一、循环神经网络它并非刚性地记忆所有固定长度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3。 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据。 每次使用的神经网络都是同一个 NN（neural network）。不过这些数据是有关联顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A 要
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2023-12-14 02:28:41
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本文采用一个较为简单的例子，来介绍循环神经网络。 文中的代码按顺序复制下来可以运行，并得出结果。关于循环神经网络的原理，后续会专门再介绍，详细关注我的博客。对于大多数程序员来说，通过程序来理解，可能更为直观。例子： 输入3行4列的矩阵数据，如 [1, 2, 5, 6],
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2023-08-21 14:15:22
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循环神经网络本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量，用表示在时间步的值。的计算基于和，可以认为记录了到当前字符为止的序列信息，利用对序列的下一个字符进行预测。循环神经网络的构造我们先看循环神经网络的具体构造。假设是时间步的小批量输入，是该时间步的隐藏变量，则：其中，，，，函数是
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2023-12-23 20:46:12
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循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。循环神经网络的输入是有前后关联关系的序列。循环神经网络可以用来解决与序列有关的问题，如序列回归、序列分类和序列标注等任务。序列的回归问题，如气温、股票价格的预测问题，它的输入是前几个气温、股票价格的值，输出的是连续的预测值。序列的分类问题，如影评的正负面分类、垃圾邮件
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2023-10-09 19:25:45
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循环神经网络（RNN）是语言模型的一种深度学习解决方案，本节将介绍RNN的基本理论以及它的代码实现。RNNRNN要解决的问题是这样子的：给定当前输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符是什么？循环神经网络引入一个隐藏变量，用表示在时间步的值。的计算基于和，可以认为记录了到当前字符为止的序列信息，利用对序列的下一个字符进行预测。 形式化如下：从0实现RNNone-hot向量化import torc
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2023-10-27 10:39:44
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文章目录循环神经网络的简洁实现1 - 定义模型2 - 训练与预测3 - 小结 循环神经网络的简洁实现本节将展示如何使用深度学习框架的API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从读取时光机器数据集开始import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as
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2023-11-02 12:41:03
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（一）定义模型Gluon的rnn模块提供了循环神经网络的实现。下面构造一个含单隐藏层、隐藏单元个数为256的循环神经网络层rnn_layer，并对权重做初始化。首先回顾一下循环神经网络从零开始的模型过程：首先利用init_rnn_state函数来返回初始化的隐藏状态，一个形状为(批量大小,隐藏单元个数)的值为0的NDArray组成的元组。然后通过to_onehot函数把(批量大小,时间步数)转换成
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2023-10-26 22:28:14
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前面帖子给出了RNN的基础理论，里面也提到了神牛Mikolov，这个帖子就基于此牛开源出的一个语言建模工具箱（RNN Language Modeling Tookit）进行代码走读，会加速理解RNN算法及利用RNN进行语言建模。btw：大致把github上几个RNN的代码看了一遍，感觉还是Mikolov这个最容易上手，很适合初学者入门使用，当然
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2023-12-15 23:14:10
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4. 循环神经网络的实现import numpy as np
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
# 将「语言模型数据集」一节中的代码封装至d2lzh_tensorflow2中
import d2lzh_tensorflow2 as d2l2.0.04.1 定义模型4.1.1 RNN模块Keras的RNN模块提供了循环神经网络的实现。构造一
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2023-07-12 01:06:55
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文章目录循环神经网络的简洁实现定义模型训练与预测小结 循环神经网络的简洁实现虽然从零开始实现循环神经网络的实现方式具有指导意义，但并不方便。这次将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从读取时光机器数据集开始。import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
f
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2023-12-01 15:51:37
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虽然从零开始实现循环神经网络对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义，但并不方便。 本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
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2023-10-12 23:14:36
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上一章《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第9章 多模型融合（代码可跑通）介绍了多模型融合。循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是深度学习中重要的内容和我们之前使用的卷积神经网络有着同等重要的地位。循环神经网络主要被用于处理序列（Sequences）相关的问题，比如在自然语言领域（NLP）应用循环神经网络的情况就较多；当然，也可以用于解决分类问题，虽然
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2023-11-20 14:15:17
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写目录1、RNN1.1 什么是RNN模型1.2 RNN模型的作用1.3 RNN模型的分类1.3.1 1. One-to-One1.3.2 One-to-Many1.3.3 Many-to-Many1.3.3.1 n-to-n1.3.3.2 n-to-m1.3.4 Many-to-One1.4 RNN数学原理2、LSTM模型2.1 梯度消失和梯度爆炸2.2 LSTM结构 1、RNN1.1 什么是R
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2024-02-26 21:21:06
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欢迎来到课程5的第一个作业！在此作业中，你将使用numpy实现你的第一个循环神经网络。循环神经网络（RNN）在解决自然语言处理和其他序列任务上非常有效，因为它们具有“记忆”，可以一次读取一个输入 （例如单词），并通过从一个时间步传递到下一个时间步的隐藏层激活来记住一些信息/上下文。这使得单向RNN可以提取过去的信息以处理之后的输入。双向RNN则可以借鉴过去和未来的上下文信息。符号：上标表示与层关联
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2024-02-28 11:28:06
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循环神经网络（recurrent neural network,RNN）-------------------------重要结构（长短时记忆网络（ long short-term memory，LSTM））
主要介绍循环神经网络在自然语言处理（natural language processing,NLP）
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2023-06-29 12:11:42
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循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 是一类具有短期记忆能力的神经网络，在循环神经网络中，神经元不仅可以接受其他神经元的信息，还可以接受自身的信息，形成一个环路结构。在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前的输入有关，也和过去一段时间的输出相关。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。即：循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连
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2023-11-13 10:20:02
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MNIST手写数据import torch
from torch import nn
import torchvision.datasets as Data
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1)
EPOCH = 1
BATCH_SIZE =
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2023-10-13 12:22:09
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深度学习入门（五十八）循环神经网络——循环神经网络简洁实现前言循环神经网络——循环神经网络简洁实现教材1 定义模型2 训练与预测3 小结 前言 本文记录用，防止遗忘循环神经网络——循环神经网络简洁实现教材虽然上一节对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义，但并不方便。 本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。import
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2023-08-31 17:16:16
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参考8.5. 循环神经网络的从零开始实现 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation我们可以训练一个基于循环神经网络的字符级语言模型，根据用户提供的文本的前缀生成后续文本。一个简单的循环神经网络语言模型包括输入编码、循环神经网络模型和输出生成。循环神经网络模型在训练以前需要初始化状态，不过随机抽样和顺序划分使用初始化方法不同。当使用顺序划分时，我们需要分离梯度以减少计算量。在进行任
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2024-02-26 10:28:41
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深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU前言循环神经网络——门控循环单元GRU课件关注一个序列门候选隐状态隐状态总结教材1 门控隐状态1.1 重置门和更新门1.2 候选隐状态1.4 隐状态2 从零开始实现2.1 初始化模型参数2.2 定义模型2.3 训练与预测3 简洁实现4 小结参考文献 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘循环神经网络——
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2024-06-07 20:40:50
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