写在最前面：个人总结：tf.nn.dynamic_rnn的返回值有两个：outputs和stateoutputs：RNN/LSTM/GRU 的每个time_step都有一个输出，outputs把每个timestep的输出增加一个维度，并沿时间顺序在该维度串联。outputs.shape=[batch_size, max_time, hidden_size],要想取某个time_step的输出，只需
RNN一、 出现背景二、 RNN 模型说明三、 LSTM 模型3.1 PEEPHOLE的LSTM四、 GRU五、存在问题六、 LSTM 代码实践6.1 构造数据集6.2 搭建模型6.3. 模型训练 与预测 一、 出现背景序列问题， 输入的前后元素存在相关性，全连接神经网络无法很好的解决。wx + b二、 RNN 模型说明如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。 x是
深度学习基础系列：RNN RNN，循环神经网络，Recurrent Neural Network。RNN对于处理有序的数据很有效，预测序列化的数据在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的。 一个输入对应一个输出，多个输入对应多个输出，但是这些输入之间、输出之间相互没有关联，如下图所示： 但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的
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2024-04-07 15:03:05
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在图像处理中，如果与人脑对图像的处理类比，那么我们肯定更倾向于相信，人脑是通过对图像的整体分析来判定图像类别的。这也就意味着，图像信息可能是由整个或部分图片来表达，而不是一个个像素单独表达。也因此有了CNN的基本思想：和传统神经网络逐个分析像素的方法不同，CNN是每次提取图片的一部分作为一段信息，所有部分提取完之后，总体分析。
假设有一幅1000*1
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2024-10-25 14:57:25
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RNN语言模型图像标注视觉问答LSTM RNNRNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且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。 使用RNN，可以实现1对1、1对多，多对一，多对多模型 每个RNN网络都有一个小小的循环核心单元，它把x作
目录矩阵维度分析训练阶段预测阶段Multihead Attention解析训练阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decoder Multihead Attention预测阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decod
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2024-05-08 22:18:59
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为了解决RNN的长时依赖的问题。RNN无法保存较长的时间的信息，因为梯度消失问题。输入问题先讲一点编程时候的输入问题，LSTM的输出其实就是相当于每次输入一个序列(一个序列样本)。写input的时候，直接写 inputs = Input(shape=(length_rows,length_cols)),如下所示，每一个时间步其实就是length_rows，每一个时间步中的绿点就是length_co
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2024-03-18 09:51:45
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何谓入？何谓出？1.输入输出是以计算机主机为主体而言的·输出：从计算机向外部输出设备输出数据·输入：从输入设备向计算机输入数据2.C语言本身不提供输入输出语句，输入和输出操作是由C函数库中的函数来实现的3.要在程序文件的开头用预处理指令#include把有关头文件放在本程序中·格式输入函数：scanf 格式输出函数：printf·字符输入函数：getchar 字符输出函数：
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2024-10-17 08:06:03
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一、RNN顾名思义，循环则神经元有前后的联系，而不光是像FCN(全连接)那样的只有输入和输出的同时间的输入输出，也可以说这种网络没有利用到时间的信息，更准确的说应该是一种序列信息，不管是位置序列、还是时间序列。１．结构从网络结构上,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
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2024-08-09 00:01:53
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上期我们一起学习了RNN是怎么处理变化长度的输入输出的，深度学习算法(第17期)----RNN如何处理变化长度的输入和输出？我们知道之前学过CNN在处理分类问题上的强大能力，今天我们看下前几期介绍的RNN是如何玩分类的。MNIST数据集，我们都已经很熟悉了，是一个手写数字的数据集，之前我们用它来实战CNN分类器和机器学习的方法（在公众号中回复“MNIST”，即可免费下载）。今天我们就用RNN来对M
读这篇文章的时候，默认你已经对LSTM神经网络有了一个初步的认识，当你深入理解时，可能会对多层LSTM内部的隐藏节点数，有关cell的定义或者每一层的输入输出是什么样子的特别好奇，虽然神经网络就像是一个黑箱子一样，但是我们仍然试图去理解他们。 我们所说的LSTM的cell就是这样子的一个结构：（图中标识的A就是一个cell，图中一共是三个cell）
其中的X.t代表t时刻的输入，h.t代
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
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2024-01-08 21:00:27
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RNN-LSTM入门Last Edited: Dec 02, 2018 10:20 PM
Tags: 机器学习,论文阅读RNN-Recurrent Neural Network概念：序列数据：简而言之，序列数据就是后面的数据与前面的数据相关的数据，例如上下文、时间序列等。递归神经网络（RNN）：在基础神经网络中加入了环形结构，让神经元的输出信号返回继续作为输入信号，目的是让t时刻的输出状态不仅与t
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2024-05-06 10:47:31
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介绍 作为RNN的第二个demo，笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用。 我们的验证码及样本数据集来自于博客： CNN大战验证码,在这篇博客中，我们已经准备好了所需的样本数据集，不需要在辛辛苦苦地再弄一遍，直接调用data.csv就可以进行建模了。RNN模型 用TensorFlow搭建简单RNN模型，因为是多分类问题，所以在最后的输出部分再加一softmax层，损失函数采用对数损失
在上一篇的 MXNet对含隐藏状态的循环神经网络(RNN)的实现 文章里面我们熟悉了如何用RNN模型来训练并创作歌词，了解到循环神经网络的一些特点，而对于具体的前向计算与反向传播，有些细节可能不是非常清楚，下面通过图来直观地熟悉模型中参数与变量之间的依赖关系，以及反向传播中的梯度计算
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2024-10-25 15:01:44
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目录 简介 模型结构 前向传播过程 反向传播BPTT 算法推导 算法实现一 简介RNN 是一种时序链特征的循环神经网络。主要应用于：① 自然语言处理(NLP): 主要有视频处理, 文本生成, 语言模型, 图像处理② 机器翻译,
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2024-03-13 20:14:20
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基本循环神经网络基本的RNN由输入层，一个隐藏层，一个输出层组成：上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）；U是输入层到隐藏层的权重矩阵；o也是一个向量，它表示输出层的值；V是隐藏层到输
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2024-08-20 18:10:55
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1.定义：维度（dimensionality），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的直线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。3维是2维加上高度组成体积。4维分为时间上和空间上的4维，人们说的4维通常是指关于物体在时间线上的转移。（4维准确来说有两种。1.四维时空，是指三维
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2023-09-26 22:00:15
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其实看RNN源码即可知晓首先是hx的维度通过以下源码可知道hx的维度是(self.num_layers * num_directions,
原创
2021-04-22 20:26:48
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在商业智能BI项目中，我们经常讲到数据仓库中的指标和维度，并且看的很重，所以有些人可能比较疑惑为什么数据仓库会和指标、维度扯上关系，到底什么是指标、什么是维度，能不能用最简单通俗的方式介绍它们？指标、维度是什么简单来说，在商业智能BI项目数据仓库中，维度就是看数据的角度，被看的数据就是指标。维度 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台比如：我想看2020年北京地区某品牌电脑的销售量、销售
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2023-10-20 08:08:26
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