好上篇讲了RNN和LSTM训练和结构与MLP和CNN的区别，讲的是比较清晰的。然后讲了RNN和LSTM的所有参数和输入输出。这篇讲RNN和LSTM的训练。以下直接讲RNN的，因为是一样的。差异会附在后面。emm还想分享一下自己的体会。一定要先看MLP结构和训练原理，再看CNN，再看RNN，再看LSTM。开始正文。一、RNN训练过程我们先看两张图。在上图中可以看出，对于一个RNN，需要求的参数有W，
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2024-08-06 18:45:24
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Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺
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2024-08-02 08:04:39
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训练RNN
原创
2021-08-02 13:42:48
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训练（Training）打个比方，你现在想要训练一个能区分苹果还是橘子的模型，你需要搜索一些苹果和橘子的图片，这些图片放在一起称为训练数据集（training dataset），训练数据集是有标签的，苹果图片的标签就是苹果，橘子亦然。一个初始神经网络通过不断的优化自身参数，来让自己变得准确，可能开始10张苹果的照片，只有5张被网络认为是苹果，另外5张认错了，这个时候通过优化参数，让另外5张错的也变
项目实施情况（包括取得成果描述）及项目作品描述：最下方附有检测代码和项目训练下载以及正负样本下载(附带在百度网盘中)此项目是想要对去年一度很火热的声控游戏进行拓展玩法，增加了人脸识别功能，并且此功能所使用的分类器为自己进行训练的，此次训练主分为数据采集，分类器训练，和运用训练好的分类器进行人脸检测并归一化保存，为以后测试所用，此次介绍主要为对训练过程进行叙述主要是haar特征提取+adaboost
from tensorflow.contrib.layers import fully_connectedfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfn_steps=28n_inputs=28n_nerons=150n_outputs=10learning_rate...
原创
2021-05-07 17:56:26
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RN基础以及组件学习技巧上一篇博客讲了RN环境的搭建，和RN项目的创建以及运行，如有什么问题，可以留言这节讲下RN基础以及组件的学习这是RN项目的结构图，index.android.js 和 index.ios.js分别对应了android ，ios 平台的软件程序入口。package.json 配置文件，类似于Android studio 中的build.gradle打开index.androi
RPN 思路：1、先通过conv层+pooling层+relu层，可以是vgg，得到feature maps。2、在feature maps上提取对应的图。在第一步基础上，先通过rpn生成region proposals。通过softmax判断anchors（9个框），是foreground还是background，再通过bounding box regression 进行修正ancho
简介RNN（recurrent neural network ）循环（递归）神经网络主要用来处理序列数据。因为传统的神经网络从输入－隐含层－输出是全连接的，层中的神经元是没有连接的，所以对于输入数据本身具有时序性（例如输入的文本数据，每个单词之间有一定联系）的处理表现并不理想。而RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，这样就能够很好的处理序列化的数据。 单纯循环神经网络也面临一些问题，如无法处理随
# PyTorch RNN训练代码实现详解
在机器学习的众多算法中，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的独特优势而备受关注。RNN广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建并训练一个简单的RNN模型，并附上具体的代码示例。
## RNN的基本原理
RNN的核心在于其能够通过隐藏状态（hidden state）来记忆之前的输入信息。不同于传统
这里，我就主要记录一下自己在跑tensorflow框架下的faster-rcnn。首先，就是硬件要求,这里只能做到使用一块GPU。具体环境要求： 2.python版本opencv和gpu版本的tensorflow，自己的python版本是2.7的， 所以自己就找了2.7版本的opencv和tensorflow（必须是gpu版，因为我们要使用gp
在 Facebook，我们认为，人工智能以更有效的新方式学习，就像人类一样，可以在将人们聚集在一起发挥重要作用。这一核心信念有助于推动我们的 AI 战略，将投资重点放在与使用真实数据学习的系统相关的长期研究上，激励工程师与更广泛的人工智能社区共享尖端工具和平台，并最终展示使用技术造福世界的新方法。2018 年，我们在各个领域都取得了重要进展。我们提出了新的研究，除了图像识别上的进展，在NLP领域，
神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者，就像线性回归对于统计学家一样。因此，对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的，比如，它是怎么构成的，它能处理问题的范围以及它的局限性是什么。这篇文章尝试去介绍神经网络
1：RNN训练难题：梯度爆炸以及梯度弥散 （1.1）原因 [注]由于W**k的存在导致梯度出现爆炸或者弥散 2：解决办法 （2.1）梯度爆炸的解决办法：梯度压缩 [注]可以通过对w的梯度进行压缩：(w.grad/||w.gard||)*threashold解决梯度爆炸的问题 【注】norm()函数可 ...
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2021-08-09 17:13:00
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1：RNN训练难题：梯度爆炸以及梯度弥散 （1.1）原因 [注]由于W**k的存在导致梯度出现爆炸或者弥散 2：解决办法 （2.1）梯度爆炸的解决办法：梯度压缩 [注]可以通过对w的梯度进行压缩：(w.grad/||w.gard||)*threashold解决梯度爆炸的问题 【注】norm()函数可 ...
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2021-08-09 17:13:00
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RNNRNN简单介绍RNN基本思想举例简单RNN的Numpy代码实现RNN缺陷与改进 RNN简单介绍计算机视觉中，识别图像时每张图片是孤立的，前一张图片识别的结果并不会对后一张图片识别的结果有影响。但现实生活中，许多数据带有明显的顺序，如NLP领域中，顺序是语言的基本特征，如“我吃苹果”与“苹果吃我”就是两个完全不同的意义，也可以从语言结构中得到信息，比如主语“我”后面接一个动词“吃”，“吃”后
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2024-06-07 19:13:59
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背景介绍机器翻译是利用计算机将一种自然语言（源语言)转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。本项目是机器翻译领域主流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现，快来基于此项目搭建自己的翻译模型吧。Transformer 是论文《 Attention Is All You Need 》中提出的用以完成机器翻译（Machine Translation）等序列到序列（Seq2Seq
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，因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念，以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题，再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU。Vanilla RNNVanilla RNN 的主体结构：上图中 X,h,y 都是向量，公式如下：其中
HInton第8课，之所以说之二三，是因为训练RNN的四种方法之一：长短时记忆在lecture7中介绍过了，这里介绍的是第二和第三种方法：HF优化和Echo （这个字觉得翻译成回声是不是欠妥，所以保留着，不过个人觉得“回显”不错）状态网络。这课有两个论文作为背景可以看《Generating Text with Recurrent Neural Networks》和《Echo state netwo
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2024-03-27 16:07:58
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在pytorch模型训练时，基本的训练步骤可以大致地归纳为：准备数据集--->搭建神经网络--->创建网络模型--->创建损失函数--->设置优化器--->训练步骤开始--->测试步骤开始本文以pytorch官网中torchvision中的CIFAR10数据集为例进行讲解。需要用到的库为（这里说一个小技巧，比如可以在没有import对应库的情况下先输入"torc
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2023-09-19 12:13:16
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