嘿！亲爱的朋友们，你有没有遇到过看视频或听音频时，突然觉得自己的笔记记录无法跟上节奏，想快速获取内容？别担心，我这里有一个非常酷炫的技巧要告诉你！就是将视频音频转为文字！是不是听起来就很神奇？让我们一起探索这个有趣的技能吧！技巧1：依靠视频转文字助手将视频音频转文字视频转文字助手，简直就是一位厉害的口述员！你知道吗，它能够把视频里的话变成文字，就像是给视频变成了字幕！无论你是在看小视频、听讲座还是
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2024-03-15 10:19:46
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长依赖是指：在处理长时间问题的问题时，由于梯度消失造成的较远信息对此时几乎不产生影响，对于一段长文本而言，其中的语言含义可能存在于开头和结尾的两个词上，但是通常的神经网络由于梯度消失问题没办法建立起相应的语义联系。 目前大约有三类机制解决长期依赖的学习问题，分别是门机制、跨尺度连接和特殊初始化。【门机制】代表作
LSTM: Long Short-Term MemoryGRU: Gated R
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2024-03-21 21:19:57
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在学术界和3GPP中对帧结构进行了长时间的讨论，现在我们就NR（5G）无线电帧的外观达成了非常明确的协议。在本页中，我将描述3GPP规范（38.211）中规定的NR帧结构。如果您对这些长期讨论和历史记录感兴趣，这些规范出于个人兴趣和研究而出现，请参阅5G帧结构候选页面。1 Numerology – 子载波间隔2 Numerology – slot时隙3 Numerology – 支持的信道<
一、基本概念DBSCAN的基本概念可以用1，2，3，4来总结。1个核心思想：基于密度直观效果上看，DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。2个算法参数：邻域半径R和最少点数目minpoints这两个算法参数实际可以刻画什么叫密集——当邻域半径R内的点的个数大于最少点数目minpoints时，就是密集。3种点的类别：核心点，边界点和噪声点邻域半径R内样本点
1.RNN我们前面学习的简单的神经网络和卷积神经网络都有一个主要的特点，就是它们都没记忆能力，即他们都是单独处理每个输入，在前一个输入和后一个输入之间没有任何关系。比如你需要处理数据点或者时间序列，你就需要向网络同时展示整个序列，即将序列转换成单个数据点输入。这种输入方式的网络被称为前馈神经网络(feddforward network)可我们在阅读句子时是一个词一个词地阅读，在阅读一个词时往往会记
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2023-11-02 12:50:41
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一、Seq2Seq 模型1. 简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、QA 系统、文档摘要生成、Image Captioning (图片描述生成器)。2. 基本框架第一种结构[参考1]论文
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2024-08-24 11:28:38
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Pytorch框架,CharRNN自动唐诗生成RNN简单解析实验部分初始语料处理载入到数据类定义Pytorch神经网络预测生成部分主函数部分结果展示 RNN简单解析RNN(RecurrentNeuralNetwork)又称循环神经网络, 以其独有的隐藏状态的输入h在序列问题和文本问题上,有比较好的实现.为了做个对比我们先来看看普通的神经网络长什么样子: 然后我们再来看看RNN的标准架构: 其实R
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2023-12-24 00:15:35
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先介绍RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。普通RNN主要形式如下图其中，x为当前的输入，h为上一个cell的输入，y为当前的输出，h‘为输入到下一个cell的输出。通过上图
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2024-03-25 21:10:13
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keras rnn中常见的rnn layer1. LSTMLSTM内部结构如下，公式为input gate:it=σ(Wixt+Uih(t−1))forget gate:ft=σ(Wfxt+Ufh(t−1))output :ot=σ(Woxt+Uoh(t−1))New memorycell:c~t=tanh(Wcxt+Ucxt)Final memorycell:ct
原创
2022-01-05 14:01:33
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Liner、RNN、LSTM的构造方法\输入\输出构造参数pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。模型构造参数主要限定了网络的结构，如对循环网络，则包括输入维度、隐层\输出维度、层数；对卷积网络，无论卷积层还是池化层，都不关心输入维度，其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后的大小.输入和输出的构造参数一般和模型训练相关，都需指定batch大小，s
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2023-10-13 22:23:07
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循环神经网络RNN、LSTM原理，并用Tensorflow搭建网络训练mnist数据集RNN▲原理： ●RNN（循环神经网络）用来处理序列形的数据，如：自然语言处理问题，语言处理，时间序列问题。序列形的数据就不太好用原始的神经网络了。为了建模序列问题，RNN，引入隐状态h的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着转化为输出。●hidden state（特征提取）：h1=f(ux1+wh0+b) 圆
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2024-04-03 13:05:52
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前言：针对之前n-gram等具有fixed-window size的模型的缺点，例如无法处理任意长度的输入、不具有记忆性等，提出了一个新的模型：循环神经网络（RNN）。下对其做简要介绍：RNN：RNN的特点是有多少输入就有多少对应的激活值。可以看成输入是在时间上有先后的，每一次输入是一个时间步，每一个时间步产生激活值，也可能产生预测值（根据需要）。 RNN的不同点是，它不是仅用本时间步的输入值来预
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2024-03-17 13:22:49
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1 从单层网络谈起在学习RNN之前，首先要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。2 经典的RNN结构（N vs N）在实际应用中，我们还会遇到很多序列形的数据：如：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。序列形的数据
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2024-05-07 19:57:37
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我想在这边篇文章浅入浅出的谈谈这几个方面，当然深度学习你所要了解必然不仅仅如此，后面如果有机会我会一篇篇的完善：CNN/RNN理解Attention理解深度学习（CNN和RNN）传统领域的简单应用关于深度学习的一些想法大概会将全文分为以上几块，大家可以跳读，因为本文理论上应该会冗长无比，肯定也包括数据块+代码块+解析块，很多有基础的同学没有必要从头在了解一遍。好了，让我们正式开始。CNN/RNN理
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2024-08-08 22:12:50
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循环神经网络 RNN（recurrent neural network）特点：RNN对具有序列特性的数据非常有效 能挖掘数据中的时许信息及语义信息 序列特性：符合时间顺序、逻辑顺序或其他顺序的。如：人的语言、语音、股票结构： 如果先不看W，展开，图就变成了 全连接神经网络结构：X是某个字或词的特征向量，作为输入层。上图是三维向量U是输入层到隐藏层的
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2024-05-14 16:42:48
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都是从其他文章看到的，自己总结归纳一下，只是作为复习用，图片很多很多。RNN循环神经网络，是用来处理一些序列问题，翻译，曲线预测之类的，当然发展到现在，网络都是加夹在一起用的。基本结构是这样的： xt表示当前输入，h(t-1)为上一个的输出，h(t)是输出，h0需要自己初始化的，w表示权重，从表达式就可以看出当前的输出与之前的输出是由一定的关系。如何训练的？和CNN差不多，都是利用BP来
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2024-07-01 21:03:36
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RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱.如下图左上角的句子中 sky 可以由较短跨度的词预测出来(云朵联想到天空)，而右下角句子中的 French 与较长跨度之前的 France 有关系(法国联想到法语)，即长跨度依赖，比较难预测。1.LMST为了解决长期依赖问题，长短记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM
摘要及声明1：本文主要介绍通过分类树算法预测股价； 2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；3：笔者希望搭建出一套交易体系，原则是只做干货的分享。后续将更新更多内容，但工作学习之余的闲暇时间有限，更新速度慢还请谅解；4：模型实现基于R 4.1.2；
循环神经网络是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。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。即：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，还包括上一时刻隐藏层的输出。完整源码附后1、简单理解循环神经网络（RNN）1.1 循环神经网络的基本结构循环神经网络的基本结构非常简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆
# 使用Python调用RNN进行时间序列预测
在机器学习领域，循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络架构，特别适合处理序列数据，如时间序列、文本或语音信号。本文将探讨RNN的基本原理，并通过Python代码示例来演示如何实现一个简单的RNN模型进行时间序列预测。
## 什么是RNN？
RNN是一种针对序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环连接，能够存储和记住数
