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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最近又忍不住把RNN这一块儿的东西给过了一遍，感觉还是有一些收获！所以想着给记录下来，因为也看到有人给我提意见说：我写的关于算法的文章太多了，还是要好好搞学术研究，所以就想着最近多更几篇关于深度学习网络方面的文章。关于RNN循环神经网络的具体概念我就不细讲了，稍微把概念给提下吧，然后会说说其变形模型，以及会给出两个demo讲述其在不同领域的应用，方便大家理解！1. RNN循环神经网络介绍上面这张图
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2023-06-16 19:04:16
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深度学习之RNNRNN基本概述RNN的优势及结构形式RNN的前向传播过程BPTT算法LSTMGRU：LSTM的变体双向RNN RNN基本概述我们首先看一下百度百科对于RNN的解释：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（rec
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2023-10-09 23:38:31
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1.循环神经网络简介传统的机器学习算法非常依赖于人工特征的提取，而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多，无法利用数据中时间序列信息等问题。 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。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。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。 正如卷积网络可以
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2024-04-02 11:06:27
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目录RNNQARNN来将我们第一个对序列模型的神经网络——循环神经网络 RNN。x是“你”，然后会去更新隐变量，要去预测“好”字。接下来观察到了“好”，更新隐变量后要输一个逗号。\(o_t\)是来match\(x_t\)的输入，但是生成\(o_t\)的时候你是不能看到\(x_t\)的。也就是当前时刻的输出是为了预测当前时刻的观察，但是你的输出发生在观察之前。这里t时刻的输出是\(x_{t-1},h
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2021-09-28 09:45:00
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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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循环神经网络 RNN 文章目录循环神经网络 RNN一、概述二、背景三、RNN原理3.1 模型结构3.2 前向传播3.3 反向传播BPTT(back-propagation through time)3.4 RNN的分类3.5 RNN的改进双向RNN深度RNN四、RNN的简单使用五、总结 一、概述 循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）是一类以序列（sequenc
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2023-06-16 19:04:32
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## 如何实现RNN循环神经网络Python代码
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start[开始]
Step1[数据预处理]
Step2[构建模型]
Step3[模型编译]
Step4[模型训练]
Step5[模型评估]
End[结束]
Start --> Step1
Step1
原创
2024-02-22 06:31:17
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1：循环神经网络的基本思想 [注]最总选择哪一个ht可以选择最后一个也可以将所有的ht综合一下。 ...
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2021-08-06 20:34:00
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1：循环神经网络的基本思想 [注]最总选择哪一个ht可以选择最后一个也可以将所有的ht综合一下。 ...
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2021-08-06 20:34:00
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循环神经网络(RNN)guodongwe1991机器学习算法与Python学习前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNN）[Waibeletal.,1989]。循环神经网络(recurr
原创
2021-04-09 10:33:58
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前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNN）[Waibeletal.,1989]。循环神经网络(recurrentneuralnetwork，RNN)，也叫递归神经网络。这里为了区别另外
原创
2021-01-06 10:57:15
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一、RNN简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络，它的每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐状态，给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，而且一些卷积神经网络还可以处 ...
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2021-10-27 11:18:00
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LSTM
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2023-01-20 10:03:16
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循环神经网络RNN
原创
2021-08-08 11:07:30
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RNN————循环神经网络（Recurrent Neural Network）目录RNN————循环神经网络（Recurrent Neural Network）RNN的计算：RNN前向传播示意图：损失函数：RNN 反向传播示意图：RNN的不同结构：使用RNN生成语言模型对新序列采样循环神经网络的梯度消失GRU门控循环单元（Gated Recurrent Unit（GRU））记忆细胞候选值重写记忆细
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2021-04-08 09:30:28
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所谓的平行语料，比如中文到英文的这样一种对等翻译；
无论 CNN 还是 RNN，LSTM，既然是深度学习，也即较深的网络层次，显然训练将是一个十分耗时的过程，所要学习的参数的数量将十分可观，如果不对网络的拓扑结构以及训练方法进行适当的优化的话，显然在实际中将是十分不可行。
CNN：图像 conv+maxpooling：共享参数
RNN：模拟 sequence to sequence 的学习 既然
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2016-11-06 22:04:00
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上图一个单词一个线性层的model,当单词数量变多时,参数量会变的很大权值共享后只需要一个线性层具有时间概念RNN-Model数学形式
原创
2021-01-27 12:08:08
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循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种神经网络结构，其主要特点是网络中存在循环连接，使得网络具有记忆功能，可以处理序列数据。在传统神经网络中，每一层之间的连接是单向的，每一层的输入仅仅依赖于前一层的输出。而在循环神经网络中，除了输入层和输出层之外，每一层之间都存在循环连接，使得网络具有一定的记忆功能，可以处理序列数据。在循环神经网络中，每个时间步
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2023-10-11 11:48:57
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前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-Delay Neural Networks，TDNN）[Waibel et al., 1989]。循环神经网络(recurrent neural network， RNN)，也叫递归神经网络。
原创
2021-03-24 17:38:55
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