逐步理解RNN循环神经网络：先了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。前面状态输出会影响后面状态输出的情况有下面几种：自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。时间序列问题。例如每天的股票价格等等为了建模序列问题，RNN引入了隐状态h（hidden stat
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2024-07-08 09:32:27
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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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RNN以及LSTM的介绍和公式梳理2015-07-25 前言好久没用正儿八经地写博客了，csdn居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧，按照我讲解的思路，理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。RNN最近做出了很多非常漂亮的成果，比如Alex Graves的手写文字
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2024-07-19 14:48:13
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2021-07-30 21:45:00
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一、循环神经网络原理式一计算输出层，式2计算隐层将式2带入式1结果如上图所示，这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。二、rnn的训练算法bpttBPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的，也包含同样的三个步骤：1. 前向计算每个神经元的输出值；2. 反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数；将第 l 层 t 时刻的误差值沿两
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2024-08-12 19:54:05
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杜教筛 模板#include<stdio.h>//int f[1000000];int cir(int n,int m){ int p=0; for(int i=2;i<=n;i++) { p=(p+m)%i; } return p+1;}int main(){ //freopen("C:\\Users\...
原创
2022-10-19 16:11:17
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# 递推公式及其在Python中的应用
## 引言
递推公式是数学中的一个重要概念，它描述了一个数列中的每一项与前面一些项的关系。递推公式在许多领域中都有广泛的应用，如计算机科学、物理学、经济学等。本文将介绍递推公式的概念，并通过Python代码示例展示如何应用递推公式进行数值计算。
## 什么是递推公式？
递推公式是一种用来计算数列中每一项的数学公式。它表明每一项可以通过前面的一些项来计
原创
2023-07-22 15:01:11
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一、RNN介绍RNN和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列的。比如给定一个从索引0到T的序列，对于这个序列中任意索引号t，它对应的输入都是样本x中的第t个元素x(t)。而模型在序列索引号t位置的隐藏状态
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2024-03-26 11:06:52
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一、RNN基础知识
RNN的设计目的是尝试了解序列数据，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。但对于普通神经网络，就只能从当前给定的这个词来判断，而RNN就可以结合之前提到的词汇，更科学地判断。
之所以能这么做，关键就是在于，RNN相对于一般的神经网络多了一个
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2024-09-17 11:54:09
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//递推公式黑科技#includeusing namespace std;#define X first#define Y second#define PB push_back#define MP make_pair#define MEM(x,y) memset(x,...
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2017-09-27 11:18:00
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二阶递推公式通项公式的通用计算方法。 ...
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2021-10-02 21:09:00
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参考资料A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning （2015年的一篇综述性文章）Long Short-Term Memory in RNN （Felix Alexander Gers大牛的博士论文）Supervised sequence labelling with recurrent neural n
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2024-04-02 08:05:05
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引入在某一些情况下，我们是无法使用标准的全连接神经网络的。比如，预测句子中哪几个单词是人名，如果使用标准的全连接神经网络，网络结构如下：如果使用这种结构，会存在两个问题输入句子长度和输出向量的维度，可能会不一样。对不同的样本，其输入/输出维度都不同。当然你可以采用zero padding，将每个句子都填充到最大长度，但仍然不是一种很好的方式改结构无法共享从文本不同位置上学到的特征举例来说，比如该网
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2024-08-15 17:24:40
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RNN：循环神经网络（下面简称RNNs）可以通过不停的将信息循环操作，保证信息持续存在长依赖存在的问题：当有用信息与需要该信息的位置距离较近时，RNNs能够学习利用以前的信息来对当前任务进行相应的操作当有用信息与需要该信息的位置距离较远时，这样容易导致RNNs不能学习到有用的信息，最终推导的任务可能失败LSTM：Long Short Term Memory networks，一种特殊的RNN网络，
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2024-05-15 11:39:29
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主要是个人备忘录，很不完整和规范。 基本都省略了偏置。简单RNN数学公式\[ h_{t}=g(W^{(h)}h_{t-1}+W^{(x)}x_t) \\ y_{t}=f(Vh_t) \] 简单解释就是，对于每个位置，输入保存的上一个状态 \(h_{t - 1}\)和输入\(x_t\)，然后输出新的状态\(h_t\)，这个操作一般是线性变换再接一个激活函数，比如\(tanh，sigmoid\)，然后
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2024-10-25 15:12:43
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基本问题描述：已知n个人（以编号1，2，3…n分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为1的人开始报数，数到m的那个人出列；他的下一个人又从1开始报数，数到m的那个人又出列；依此规律重复下去，直到圆桌周围的人全部出列。（也类似于变态杀人狂问题）通常解决这类问题时我们把编号从0~n-1，最后结果+1即为原问题的解。通常，我们会要求
原创
2022-11-02 15:03:08
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拯救L o n g M M ( l a n . p a s / c / c p p )【题目描述】LongDD 将军为了平息延续数年战乱，决定释放战俘营中所有的俘
原创
2012-10-13 10:42:39
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# 使用Panjer递推公式进行概率计算的R语言实现
概率计算在统计学和机器学习中起着重要的作用，而Panjer递推公式是一种常用的方法，用于计算概率分布的卷积。在本文中，我们将介绍Panjer递推公式的原理，并使用R语言对其进行实现。
## Panjer递推公式简介
Panjer递推公式是一种用于计算概率分布卷积的方法，其基本原理是通过递推的方式计算概率分布的卷积，从而得到所需的概率分布。
原创
2024-06-19 04:01:30
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如果一个函数在内部调用自己本身，这个函数就是递归函数；递归 ---- 递推回归递归特性:必须有一个明确的结束条件每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈
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2024-10-09 09:14:16
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嘻嘻~~~刚用电脑的Photoshop做出来 f(n)=(n-1)*(f(n-2)+f(n-1));颜书先生《“装错信封问题”的数学模型与求解》一文（见《数学通报》 2000 年第 6 期 p.35 ），给出了该经典问题的一个模型和求解公式：编号为 1 ， 2 ，……， n 的 n 个元素排成一列，若每个元素所处位置的序号都与它的编号不同，则称这个排列为
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2022-08-12 15:13:04
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