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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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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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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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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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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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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理论讲解RNN：语音识别、自然语言处理，机器翻译，图像描述等方面应用。RNN缺点：部分信息会随着网络逐渐递减，好的信息，不好的信息它都会记住。递归神经网络RNN和BP神经网络的区别：不同点：递归神经网络L有反馈回路，可以记住上一次的输出，并作为下一次的输入之一，BP神经网络没有反馈回路。相同点：都有梯度消失的问题，之前输入的数据会随着时间的流逝，信号会不断的衰弱，对决策的影响越来越小。所以1：使用
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2023-10-05 22:39:59
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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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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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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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本文将用BiLstm模型，对于恶意的url访问进行检测，从而保证网络空间的安全。首先在介绍BiLstm模型之前，先介绍一下Lstm长短期记忆神经网络模型。长短时记忆网络长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network，简称 LSTM）是循环神经网络模型（Recurrent Neural Network，简称 RNN）的一个重要分支，具有 RNN 的优点并在其基础上进行改
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2023-12-15 17:37:47
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这篇博文是我在别人的博客里看到的，花了一天时间，反反复复仔细研究了几遍，数学公式推导的很清晰，帮助很大。 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
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2024-03-07 19:15:07
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3层网络的结构是d2（mnist 0,1）-49-30-2-（2*k） ,k∈(0,1)分类mnist的0和1，三层的节点数分别是49，30，2激活函数用sigmoid。让0向1，0收敛让1向0，1收敛。 5层网络的结构是d2（mnist 0,1）-81-30-49-30-2-（2*k） ,k∈(0,1)分类mnist的0和1，五层的节点数分别是81，30，49，30，2激活函数用sig
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2023-10-12 13:13:07
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fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，
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2023-09-05 19:04:33
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本文是《MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）》一书第三章的学习笔记。一、背景介绍BP神经网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP神经网络是人工神经网络中应用广泛的算法，但依然存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定等。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对
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2023-07-24 18:14:09
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神经网络结构优化设计方法与研究1.研究背景BP算法与RBF算法BP全称BackPropagation，也就是误差反向传播算法，它的基本思想是梯度下降法，采用梯度搜索技术，通过链式求导法则，最终使得网络输出和期望输出的误差方差最小，是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。径向基函数(Radia
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2024-02-21 20:23:19
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BP神经网络训练算法的分析与比较.pdf～箜 坌 些墼Ana1ysisandCompareofBPNeura1Network’STrainingArithmetic陈明忠Chen Mjngzhong(南京铁道职业技术学院，江苏 南京 210015)(NanjJng InstituteofRailwayTechnology，JiangsuNanjing210015)摘 要 ：BP神经网络被广泛应用于
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2023-08-15 15:48:14
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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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最近学习了一下神经网络，主要是学习了BP和RBF，下面时本人的学习笔记学习尚浅，望指正..... 本篇介绍BP神经网络，下一篇介绍RBF神经网络BP神经网络就是Back Propagation（反向传播）的神经网络。线性感知机首先，向介绍一下非反向传播的神经网络，其实也就是感知机，本质上就是一个线性分类器。如下：x1*w1+x2*w2+x3*w3..... xn*wn+b= y &nbs
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2023-08-29 20:15:01
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