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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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
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
目标检测RCNN系列算法学习笔记主要内容有：RCNNSPPFast RCNNFaster RCNNMask RCNN最近在室里面交流会上做了个目标检测算法的ppt，所以拿出来做个记录。发展综述 2018年发展我更倾向于Kaiming He的全景分割，但是这是一种全新定义的场景任务，所以没有写到上面。还有YOLO、SSD以及最近看的FPN打算写在另一篇博客当中。RCNNRCNN是深度学习在目标检测当
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2024-04-16 09:57:15
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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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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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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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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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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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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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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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文章目录前言一、文献阅读Regularizing RNNs with LSTM cells LSTM细胞的正则化RNNSLong-short term memory unitsRegularization with Dropout论文小结二、浅学GNN图的特性对节点的映射节点嵌入的计算三、学习RNN1.one hot 和 embedding 向量2.为什么用RNN3.RNN模型从单层网络到经典的R
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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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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一、分布检验1 四种常用函数dnorm： density norm，表示正太分布的概率密度（f），即单点取值的概率。如果生成序列点回复即得到正太线pnorm：pribability，表示正态分布的累积分布，最终生成CDF线qnorm：与pnorm相反，pnorm根据数值求累积分布（0-1），qnorm根据累积分布求数值rnorm：生成一组正太随机数。2 各种分布与检验2.1 对数分布和检验libr
在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
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2024-08-12 12:14:11
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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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前言：CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。CNN，训练样本输入输出确定，（输入连续的序列，长短不一：一段连续的手写文字），比较难切分一个独立样本:【我是中国人，我的母语是_______。】RNN 是一种用来处理和预测序列数据的特殊的神经网络，这种神经网络的功能与人的一些思考习惯类似。RNN
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2024-03-19 10:14:25
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目录前言RNN的基本概念RNN的定义RNN的结构和原理RNN存在的问题 LSTM的理论内容手推LSTM初始化正向传播反向传播更新结果总结前言本章我们从基础的RNN入手，在了解RNN的基本知识之后，对RNN存在的问题展开描述。借此展开对LSTM的探索，并用LSTM解决这些问题。探讨LSTM的结构和能解决这些问题的原因。最后手推LSTM，让我们对该模型有更深度的理解。RNN的基本概念RNN的
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2024-05-29 10:35:54
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