1 Logitic Regression是ctr预估模型的最基本的模型.优势：优势在于处理离散化特征，而且模型十分简单，很容易实现分布式计算。关于LR的变种也有许多，比如Google的FTRL，其实这些变种都可以看成：LR+正则化+特定优化方法缺点：特征与特征之间在模型中是独立的，需要进行大量的人工特征工程进行交叉特征组合；而且LR需要将特征进行离散化，归一化，在离散化过程中也可能出现边界问题。2
与Arcgis无缝集成的地质真三维建模软件Ctech软件介绍C Tech软件是可以在PC上运行适用于地球科学领域的高级可视化分析工具，它可以满足地质学家、地质化学家、环境学家、探矿工程师、海洋学家以及考古学家等多方面的需求。C Tech提供真三维的体数据建模、分析以及可视化工具用以揭开数据的秘密。随着产品的不断丰富，我们的技术可以适用于各个可视化方面的应用。我们功能强大的工具可以大大降低您的工程成
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2024-05-05 16:47:57
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RNN，LSTM,GRU的结构解析RNN结构及代码什么是RNN模型RNN模型的构造RNN模型代码RNN模型的优缺点LSTM结构及代码什么是LSTM模型LSTM的结构Bi-LSTM的简单介绍GRU结构及代码什么是GRU模型GRU模型的结构GRU使用实例RNN结构及其变体就说完了，有什么问题欢迎留言。 RNN结构及代码什么是RNN模型RNN（Recurrent Neural Network）中文叫做
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2024-03-19 19:03:40
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主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数) 这是一个最初版的神经网络语言模型 选取什么要的loss functio
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2024-06-14 23:10:17
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RNN是非常重要的神经网络结构，直接将数据处理提高了一个维度，在序列数据建模方面效果非常好，广泛应用于语音、视频、文本等领域，本篇将从模型结构上对RNN进行总结。 目录1，RNN的基本结构1.1，单层网络1.2，经典的RNN结构（N vs N）2、RNN变体2.1 N vs 1 模型2.2， 1 vs N 模型2.3、N vs N模型 1，RNN的基本结构RNN结构是从基本的神经网络变换而来的，加
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2024-04-08 20:43:02
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RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构: RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层
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2024-05-22 17:20:01
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一、图解RNN神经网络注意点：rnn网络权重矩阵h是自带激活函数的默认tanh参数表如下：二、参考学习过的博客这个文章中的batch_first=true输入的参数是错的，不要看他的代码，他那个hidden_prev 压根自己没搞懂怎么回事。这个博客提供了两种应用及两种RNN连接方式第一种：如，现在要用RNN做房价预测。如果目标是 输入今年1-6月的房价，输出是7-12月的房价，那可以直接将隐含层
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2024-08-13 09:00:29
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1.1 认识RNN模型什么是RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.一般单层神经网络结构:RNN单层网络结构:以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构:RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下
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2024-03-16 03:33:07
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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长依赖是指：在处理长时间问题的问题时，由于梯度消失造成的较远信息对此时几乎不产生影响，对于一段长文本而言，其中的语言含义可能存在于开头和结尾的两个词上，但是通常的神经网络由于梯度消失问题没办法建立起相应的语义联系。 目前大约有三类机制解决长期依赖的学习问题，分别是门机制、跨尺度连接和特殊初始化。【门机制】代表作
LSTM: Long Short-Term MemoryGRU: Gated R
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2024-03-21 21:19:57
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1、RNN的基本设定在语言模型任务中，给定特定的单词序列（句子片段）,任务目标是预测该片段的下一个单词(或者符号)。传统的n-gram模型可以应用于该任务，但是它存在着许多难以解决的问题：假设预测序列为 Tom open his ___①强假设问题：n-gram模型的构建依赖于过强的假设，即假设待预测的第n各单词只依赖于它之前的n-1个单词，即：②稀疏问题：由于n-gram模型的预测靠的是第对条件
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2024-08-09 12:39:08
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RNN及其变体RNN为什么需要RNN？这里以Hung-yi Lee给出的例子为例当TaiPei前的单词不同时，TaiPei所表示的含义是不同的。如果用一般的neural network来训练，是实现不了这个任务的，因为在一般的feed forward网络中，相同的input会得到相同的output。因此，我们需要一种能够处理序列信息的神经网络，而RNN(Recurrent Neural Netwo
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2024-03-19 08:19:47
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1 什么是RNNRNN又称循环神经网络，是一种在序列数据处理中广泛使用的神经网络模型。具有循环连接，允许信息在网络中持续传递。能够处理任意长度的输入序列，并且在处理序列时共享参数，这也是该模型在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中取得出色表现的主要原因。2 RNN原理RNN的目的就是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节
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2024-07-26 16:26:21
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传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模，即当前的预测只跟当前的输入样本相关，无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系。实际的很多场景中，样本出现的时间顺序非常重要，例如自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用。 循环神经网络RNN包含循环的网络，可以记录信息的持久化信息，特别适合应用在跟时间序列相关的场合。 RNN之父Jürgen Sch
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2024-06-04 15:42:56
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摘要Ng深度学习课程第五部分序列化模型，第一周作业numpy实现RNN，并利用RNN生成恐龙名称实验。涉及到正向传播、反向传播公式，程序的整合，部分理论学习。代码注释添加了部分说明。 程序地址：https://github.com/ConstellationBJUT/Coursera-DL-Study-Notes代码结构dinos.txt：数据文件，每行是一个恐龙名称 红色框：numpy实现的rn
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2023-10-21 08:51:19
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RNNRNN与人类大脑很相似。人类阅读时，会从左到又阅读一段文字，阅读时会不断积累信息，阅读完这段话后就会记录了整段文字的大意。RNN将状态信息存储在h中。某个节点的h会包含这个节点以及之前节点的信息。最后一个状态h包含了整句话的信息。RNN使用参数矩阵A。RNN也是权值共享的，整个RNN的矩阵A都是一样的。A随机初始化，并用训练数据来学习更新。Simple RNN Model 激活函数
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2024-02-27 11:06:48
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RNN循环神经网络的直观理解：基于TensorFlow的简单RNN例子RNN 直观理解一个非常棒的RNN入门Anyone Can learn To Code LSTM-RNN in Python(Part 1: RNN)
基于此文章，本文给出我自己的一些愚见基于此文章，给出其中代码的TensorFlow的实现版本。完整代码请看这里
RNN的结构如果从网上搜索关于RNN的结构图，大概可以下面的结构图
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2024-03-21 08:50:26
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引言 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是神经网络家族的重要成员，而且也是深度学习领域中的得力干将，因为深度学习广泛应用的领域如语音识别，机器翻译等都有RNN的身影。与经典的神经网络不同，RNN主要解决的是样本数据为序列的建模问题，如语音序列，语言序列。因为对于序列数据来说，大部分情况下序列的每个元素并不是
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2024-04-01 22:12:33
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