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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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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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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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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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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RNN学习笔记 文章目录RNN学习笔记RNN介绍RNN?什么是RNN?RNN的主要应用领域有哪些呢?RNN基本结构基于keras的影评分析 RNN介绍RNN? BP算法,CNN(卷积神经网络)他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测
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2024-01-29 00:12:15
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RNNRNN与BP的区别传统的神经网络没有设计记忆结构，难以处理序列数据，循环神经网络（RNN）针对BP神经网络的缺点，增加了信息跨时代传递的结构。 当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等RNN的历史信息传递方式对于RNN，每个时刻的
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2023-08-18 14:36:27
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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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RNN(Recurrent Neural Network)称为循环神经网络或者递归神经网络，使用RNN处理文字或语音问题就是给一个神经网络加上反馈回路，会把上一个时间输出的信息作为下一个输入处理。本质上来说是BP神经网络，但BP神经网络是没有反馈回路的，而RNN是有反馈回路的，它会记住上一次的输出，下一次的输入会把上一次的输出输进去帮助决策。 RNN和BP神经网络差不多，都有梯度消失的问题，之前的
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2023-10-14 05:57:27
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循环神经网络的反向传播算法其实只是BP算法的一个简单变体而已。 首先我们先看看循环神经网络的前向传播算法： 需要注意的是，该RNN中前一时刻到当前时刻只有一个权重矩阵，该权重矩阵与时间并没有什么关系。整个前向传播算法与BP网络的前向传播算法的差别是多了一个前一时刻隐藏层的信息而已。在我们这边的前向传播算法可能与大家平时看到的会有点出入，因为这个前向传播算法将传播过程中的各个阶段都拆分开来表示。在
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2023-12-06 20:11:58
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CNN的整体网络结构卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习的一种重要算法。卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神
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2023-10-24 22:14:21
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学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法 为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rume
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2024-01-11 15:41:48
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在我认为，理解一个模型首先从“是什么，能干什么？”入手，由问题导向解决问题。BP神经网络基于多层感知机（MLP），MLP是多层的全连接的前馈网络，是一种算法结构，由于仿照神经元的结构，被称为神经网络（还包括CNN，RNN，Transformer等）。简而言之能解决现实生活中非线性的“分类”和“拟合”的问题。（后面我们会动手画一个神经网络来介绍如何分类）而BP是一种针对MLP的误差逆传播优化算法，能
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2023-07-05 21:49:04
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前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络。它是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，数据正想流动，输出仅由当前的输入和网络权值决定，各层间没有反馈。包括：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络、RBF神经网络等。 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural n
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2023-12-09 12:58:06
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目录1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层1.2.1 BP神经网络的实例1.3 卷积层1.4 池化层2 反向传播过程2.1 误差的计算2.2 误差的反向传播2.3 权重的更新1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层输入乘以权重求和加上偏置，通过一个激励函数即可得到输出：将神经元按列排列，列与列之间进行全连接，即可得到一个BP神经网络。BP算法包括：信号
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2024-01-27 19:40:59
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一、传统神经网络和卷积神经网络比较传统的BP神经网络是一种由大量的节点（神经元）之间相互联接构成，按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。卷积神经网络是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分可以模仿人脑对信号的处理；其中隐藏层可以进一步分为卷积层和池化层，卷积层通过一块块卷积核在原始图像上平移来提取特征，池化层是一个筛选过滤的过程。
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2023-10-23 09:34:48
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BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP学习算法需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。深度学习的相关概念：深度神经网络（DNN）：许多研究通过很多数学和工程技巧来增加神经网络隐层的层数，也就是神经网络的深度，所以称为深度神经网络
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2023-11-07 10:05:51
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文章目录一、理论基础1、BP神经网络概述2、RBF神经网络概述二、案例背景1、问题描述2、解题思路与步骤三、MATLAB程序实现1、产生训练集/测试集2、创建/训练BP神经网络及仿真测试3、创建RBF神经网络及仿真测试4、性能评价5、绘图四、网络参数的影响与选择五、参考文献补充 一、理论基础1、BP神经网络概述（1）BP神经网络的结构 BP神经网络由Rumelhard和McClelland于19
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2023-11-10 13:03:05
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近些年来，随着深度学习的崛起，RNN模型也变得非常热门。如果把RNN模型按照时间轴展开，它也类似其它的深度神经网络模型结构。因此，我们可以参照已有的方法训练RNN模型。 现在最流行的一种RNN模型是LSTM（长短期记忆）网络模型。 尽管我们可以借助Tensorflow、Torch、Theano等深度学习库轻松地训练模型，而不再需要推导反向传播的过程，但是逐步推导LSTM模型的梯
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2023-11-20 15:47:20
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