RNN提出的背景：RNN通过每层之间节点的连接结构来记忆之前的信息，并利用这些信息来影响后面节点的输出。RNN可充分挖掘序列数据中的时序信息以及语义信息，这种在处理时序数据时比全连接神经网络和CNN更具有深度表达能力，RNN已广泛应用于语音识别、语言模型、机器翻译、时序分析等各个领域。RNN的训练方法——BPTT算法（back-propagation through time）&nbs
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2024-05-22 21:19:36
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RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络。对于CNN来说，比如图像处理，它逐渐从局部空间抽象到全局空间，有一种空间层次感，通道可以与空间一起卷积，也可以分开卷积。同时由于卷积权重共享，它可以减少参数。对RNN来说，它擅长处理序列问题，也就是输入中存在依赖的情况，比如预测下一个词语（N对N），情感分类（N对1），encoder-decoder（如seq2se
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2024-06-15 09:28:05
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部分一：概括下面将顺序介绍RNN基本原理和常见变种，正向传播和反向传播过程及参数求解，RNN现存问题及原因。RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类用于处理序列数据的神经网络。(深层RNN)部分二：理论推导前向传播对于如下网络：对于任意序列索引t，反向传播（BPTT）BPTT算法是常用于训练RNN的方法，本质还是BP算法，但会导致梯度消失或爆炸问题。利用前向传
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2023-11-11 15:13:41
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我们在学习某种神经网络模型时，一定要把如下几点理解透了，才算真正理解了这种神经网络。网络的架构：包含那些层，每层的输入和输出，有那些模型参数是待优化的前向传播算法损失函数的定义后向传播算法什么情况下认为是发现了过拟合，怎么进行优化。很多介绍深度学习的书籍，在介绍全连接神经网络时，对这几个方面都会介绍的比较清楚，但是在介绍CNN，RNN，LSTM等，都会只偏重介绍网络的架构，其他的方面介绍的少，没有
今天开始深度学习的最后一个重量级的神经网络即RNN，这个网络在自然语言处理中用处很大，因此需要掌握它，同时本人打算在深度学习总结完成以后就开始自然语言处理的总结，至于强化学习呢，目前不打算总结了，因为我需要实战已经总结完成的算法，尤其是深度学习和自然语言的处理的实战，所以大方向就这样计划。下面讲讲本节的内容，本节的的内容和以前一样，从最初开始，慢慢探索到LSTM，废话不多说下面开始：RNN（Rec
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2023-11-01 14:44:32
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什么是循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在以序列（sequence）数据为输出，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（recursive neural network）它并⾮刚性地记忆所有固定⻓度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。为什
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2023-09-05 14:49:13
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世界那么大，我想去看看；病毒那么凶，哪也去不了。假期都延长了，接下来的日子里可以静下心来，慢慢聊一下PBN。今天带大家在AutoCAD里画一个小角度的飞越转弯保护区。一、下载素材：链接: https://pan.baidu.com/s/1LZBOv90jtru_PpLqGOr6sA 提取码: fr5u素材内容：风螺旋插件飞越点、旁切点图符。二、原图分析与参数计算前面图片原型来自于ICA
递归神经网络与循环神经网络联系CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络都是由BP神经网络演化而来的。CNN卷积神经网络主要应用在图像识别领域；而RNN递归神经网络的改进版LSTM网络主要应用于自然语言处理中；为什么我介绍RNN是叫——递归神经网络？这之前是一个困扰我很久的问题。因为在网上搜索RNN既有人说是递归神经网络，也有人说是循环神经网络，而且两个的区别也不明显，混淆很久，直到请教前辈——递归神
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2024-03-18 11:00:46
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出处：ICLR 2017Motivation提出一个通用的基于RNN的pop music生成模型，在层次结构中封装了先验乐理知识（prior knowledge about how pop music is composed）。bottom layers生成旋律，higher levels生成鼓，和弦等。人工听觉测试的结论优于google提出的模型。并且作者基于该模型加了两个小应用：neural
4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算
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2024-08-08 12:05:51
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前言上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的反向传播算法BPTT，及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因。BPTTRNN的反向传播，也称为基于时间的反向传播算法BPTT(back propagation through time)。对所有参数求损失函数的偏导，并不断调整这些参数使得损失函数变得尽可能小。先贴出RNN的结构图以供观赏，下面讲的都是图中的单层单向R
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2024-05-07 14:56:10
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《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章，对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有30篇论文，本书期望里面的文章随着时间能成为经典，不过正如bengio（超级大神）说的“the wisdom distilled&nb
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2024-04-16 10:01:04
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BP神经网络的介绍BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小
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2023-10-03 17:33:34
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本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联，搞明白之后又不太明白如何使用BPTT
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2024-04-21 14:34:06
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本 文介绍的是ICML 2020 论文《 Do RNN and LSTM have Long Memory? 》，论文作 者 来自华为诺亚方舟实验室与港大。 作者 |
诺亚方舟实验室
编辑 | 丛 末
论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.03860 1 引言 为了克服递归
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2024-08-08 23:35:06
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专栏：神经网络复现目录双向循环神经网络双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，简称BRNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，它能够在一个序列数据中同时考虑过去和未来的信息。与传统的循环神经网络（RNN）不同的是，BRNN在每个时间步上使用两个独立的循环结构，一个用于从过去到未来的传递信息，另一个用于从未来到过去的传递信息。BRNN 的主要思
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2023-10-20 19:27:40
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一 RNN概述 前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题. 1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考
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2023-10-23 22:34:44
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PBR基础理论通俗解释今天给大家介绍PBR的基础理论, 不会涉及比较深的具体算法, 算是一篇扫盲的文章, 尽量尝试说人话, 让大家能够对PBR有基本的了解.什么是PBR?PBR是基于物理的渲染(Physically Based Rendering), 也就是说通过模拟物理世界的方式来渲染.既然有基于物理的渲染, 那么肯定就有不是基于物理的渲染呗?事实上的确是存在各种渲染方式, 比如早期的基于经验的
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2024-03-29 06:54:40
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首先，我感觉不必像某些同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。
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2024-03-19 13:07:47
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CCF BYu L , Dong J , Chen L , et al. PBCNN: Packet Bytes-based Convolutional Neural Network for Network Intrusion Detection[J]. Computer Networks, 2021, 194:108-117.PBCNN：基于分组字节的卷积神经网络，用于网络入侵检测 文章目录代码
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2024-08-08 11:48:05
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