目录1. 引言2.RNN原理与时间步展开3.LSTM与GRU工作机制与优势3.1.LSTM（Long Short-Term Memory）3.2.GRU（Gated Recurrent Unit）4.应用案例4.1文本生成4.2情感分析 5.总结1. 引言 循环神经网络（Recurrent Ne
QQ 1285575001Wechat M010527技术交流 QQ群599020441纪年科技aming递归 循环神经网络 RNN不同于 神经网络 /卷积输入batch -n调节权重参数 w bb 无关联关系batch–>更新w/bRNN b有相互关系其希望传入的值接收 序列化数据输入b1 --> 时间/序列 联系b2 后同...
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2021-07-18 20:50:25
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SVNsvn = 版本控制 + 备份服务器。(一)SVN每上传一个服务器档案内容，它会自动的赋予每次的变更一个版本，我们用来存放上传档案的地方叫做Repository，第一次有一个新增档案的动作，将想要备份的档案放到Repository上面，日后我们有任何修改是都可以上传到Repository上面，上传已经存在且修改过的档案叫做commit，每次上传都赋予它一个新的版本，同时，也会把它上传的时间记
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2023-11-03 00:28:47
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一.简介RNN中文名称是循环神经网络。RNN最厉害的地方在于可以是Sequence To Sequence。根据cell单元的不同，主要有3种类型：BasicRNN LSTM GRURNN中间的隐层可以用DNN、CNN或embedding层构建，RNN在于中间cell单元可以自我循环，每一时刻可以接收到上一层的输出和当前时刻的输入数据。如果输入数据是文本，输入的每句话有多少个字，就有多少个时刻，每
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2023-09-27 19:17:01
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教程：http:...
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2018-04-26 17:17:00
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点就是，每时每刻的输出都是且仅仅与当
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2022-12-14 16:27:54
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1. 概述循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）主要用于时序数据，最常见的时序数据如文章，视频等，ttt时刻的数据与t−1t-1t−1时刻的数据存在内在的联系。RNN模型
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2023-06-14 19:35:59
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一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各
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2022-12-30 16:43:34
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CNNRNN递归神经网络（RNN）是一类包含内部状态的神经网络。 RNN能够编码动态时间行为，因为其在单元之间的连接形成有向循环。 RNN的内部状态可以被视为存储器状态，其包含当前输入和先前存储器的信息。 因此，RNN具有“记住”先前输入和输出的历史的能力。 RNN广泛应用于依赖于上下文的预测框架，例如机器翻译.LSTMLSTM算法全称为Long short-term memory，最早由 Sep
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2023-08-04 14:01:01
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首先，二者都是解决时序类问题的CTC(一种损失函数)： 传统对于传统语音识别声学模型的训练，每一帧所对应的标签都必须要确定，只有这样才可以对模型进行训练，所以传统方法在训练模型之前必须对数据进行预处理，也就是做语音对齐。但是为了确保对齐更准确，语音对齐的过程需要进行多次反复的迭代，这是一个非常耗费时间耗费
目录 1、AlexNet网络模型2、VGG网络模型3、Inception模型（googleNet）3.1[v1]3.2[v2]3.3[v3]4 ResNet1、AlexNet网络模型2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。主要特点有：更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化
目录代码示例代码解读知识点介绍 代码示例import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNNCell
# 第t时刻要训练的数据
xt = tf.Variable(np.random.randint(2, 3, size=[1, 1]), dtype=tf.float32)
11.RNN网络结构 当前输入+上一层保留下来的有价值的信息 在递归神经网络中，可以把前一层的信息充分的利用起来。 我 出 生 在 中 国 我 我出 我出生 我出生在 我出生在中 我出生在中国12.RNN网络细节 RNN每一层的输入是什么呢？xtxtx_t 以NLP为例，先分词，然后把分词结果输入。一般情况下，要最终的输出值ot+1ot+1o_{t+1}。在NLP中，上下文...
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2022-10-13 09:41:33
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实际问题：二进制加法1.遵循加法的规则2.逢二进一当前位的加法还要考虑前一位的进位。完整代码import copy, numpy as npnp.random.seed(0)# compute sigmoid nonlinearitydef sigmoid(x): output = 1/(1+np.exp(-x)) return output# conver...
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2021-08-10 09:56:56
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实际问题：二进制加法 1.遵循加法的规则 2.逢二进一当前位的加法还要考虑前一位的进位。
完整代码import copy, numpy as npnp.random.seed(0)# compute sigmoid nonlinearitydef sigmoid(x): output = 1/(1+np.exp(-x)) return output# convert output o
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2022-03-23 18:07:33
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实际问题：二进制加法1.遵循加法的规则2.逢...
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2019-02-20 18:15:00
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1 循环神经网络（RNN）概念循环神经网络，是一种线性序列结构，前一个神经元的结果会传递给后一个神经元。 递归神
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2022-09-09 00:47:55
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深度学习(GIF)图像讲解
## 1. 引言
深度学习是机器学习领域的一个分支，其应用广泛，尤其在图像处理领域中表现出色。本文将通过一个具有代码示例的科普文章，向读者介绍深度学习在图像处理中的应用，并通过一系列GIF图像进行讲解。
## 2. 深度学习基础
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。它通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建多层的神经网络，并通过大量的训练数据来调整网络参
在回答这个问题之前，我会先解释一种叫做感知机（perceptron）的人工神经元。感知机由科学家Frank Rosenblatt发明于1950至1960年代，他受到了来自Warren McCulloch 和Walter Pitts的更早工作的启发。现如今，我们通常使用其它种...
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2019-04-20 08:14:37
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学习目录1、json概念2、json语法 1、定义 2、值的获取3、json解析器1、json概念 概念：JavaScript Object Notation JavaScript对象表示法 &n
