目录1.循环神经网络1.1循环神经网络大致结构 1.2延时神经网络（Time Delay Neural Network，TDNN） 1.3按时间展开1.4反向传播1.5 梯度消失，梯度爆炸2.lstm门控原理3Matlab实现整个博文，原理和代码实现建议配合视频食用，口感更佳
LSTM长短期记忆网络从原理到编程实现 LSTM长短期记忆网络从原理到编程实现_哔哩哔哩_bil
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2023-10-17 14:10:12
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前馈神经网络VS 反馈神经网络在深度学习领域，传统的前馈神经网络（feed-forward neural net，简称FNN）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。尽管如此，大多数专家还是会达成共识：FNN可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着惊人的计算功能，而
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2023-08-11 09:24:43
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前言用输入层，隐藏层，输出层组成了神经网络，把数据放入输入层，通过隐藏层，再到输出层，把训练的数据跟输出进行对比得出误差，把误差传回到隐藏层中训练各个层的参数。这是典型的神经网络的结果图：典型的神经网络用在了很多的场合中，比如分类上，也达到了很好的效果。但是如果输入层的参数太多，会出现怎样的一种情况？如下是用神经网络来识别手写数字：这是一个神经网络中常见的一个应用，如何用神经网络进行数字的识别？最
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2023-10-10 07:27:40
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神经网络中的算子操作通常都是基于张量（Tensor）的运算，因此了解算子与张量之间的维度对应关系非常重要。以下是常见算子的张量维度对应关系：一）线性层 输入张量的维度为(batch_size, input_dim)，权重张量的维度为(input_dim, outp
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2023-10-28 16:08:09
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tensorflow 学习之路 九：LSTM实现手写数字识别同样以手写数字识别为例，学习下循环神经网络tensorflow代码的使用：这里使用LSTM作为RNN的一个例子。1.首先先介绍下参数，不同于前面的传统神经网络结构中需要将图片扁平化处理，将28×28的图片变成1×784的步骤，在LSTM中，如果是28×28的图片，就是28行，28列，每次输入的是一行，一张图片就需要28次的输入，完成一张图
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2023-11-23 12:56:07
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个人笔记，不喜勿喷。举例说明（结合pytorch，最后会给出代码）构建的网络nn.LSTM：（28,4,num_layers=2），即图中是4层输入lstm_input：维度是（10,3,28）初始化隐藏状态h_init：维度是（2,3,4）初始化初始化细胞状态c_init：维度是（2,3,4）计算结果out：维度是（10,3,4）计算后最后一个时间步h隐藏状态：维度是（2,3,4）计算后最后一个
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2024-01-05 22:47:07
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Time convolution的全面理解前言一般来说，一维卷积神经网络的输入输出维度分别为：[batch_size,input_length,input_size] , [batch_size,output_length,output_size]由于 TCN 中的每一层具有相同的input_length和输出output_length，只有输入张量和输出张量的第三个维度(也就是input_siz
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2024-01-29 11:24:33
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长短期记忆（LSTM）模型是一种能够学习观察序列的循环神经网络。原理如图：一、就几个问题，LSTM的参数 input_size (int) - 输入 元素维度 的大小。hidden_size (int) - 隐藏状态元素维度大小。num_layers (int，可选) - 循环网络的层数。例如，将层数设为2，会将两层GRU网络堆叠在一起，第二层的输
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2023-09-03 15:55:37
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作者：Raimi Bin Karim编译：ronghuaiyang
导读
RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常用的循环神经网络，这三个东西里面的内部结构又是什么样的呢，很多人可能并不清楚，不过除了RNN外，其他两个也确实比较复杂，记不住没关系，看总能看明白吧，看不明白也没关系，动画演示给你看！
循环神经网络是一类人工神经网络，常与序列数据一起使用。最常见的3种循环神经网
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2023-10-18 20:40:14
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一、原因我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。但不幸的一面是，LSTM的结构很复杂，因此，我们
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2023-09-15 17:21:01
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LSTM简介长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 LSTM(Long short-term memory)是一种RNN模型是对simple rnn的一种改进，可以避免梯度消失的问题，可以有更长的记忆。LSTM是一
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2023-06-25 12:59:26
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长短期记忆网络（LSTM）是循环网络的一个变体，可以有效的解决循环神经网络（RNN）的梯度爆炸问题。LSTM的三个门LSTM网络引入门控机制（gating mechanism）来控制信息传递的路径，三个门分别是输入门、遗忘门、输出门，这三个门的作用分别是：（1）输入门控制当前时刻的候选状态有多少信息需要保存.（2）遗忘门控制上一个时刻的内部状态需要遗忘多少信息（3）输出门控制当前时刻的内部状态有多
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2023-10-30 23:57:40
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LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人
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2023-12-11 21:42:34
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MLP神经网络：多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）。其本质是一种特殊的函数 ，映射一组输入向量到一组输出向量，端到端地完成感知分类方向的任务。 MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用BP反向传播算法
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2023-09-18 15:53:22
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前言LSTM神经网络代表长期短期记忆，是一种特殊类型的递归神经网络，最近在机器学习界引起了很多关注。简而言之，LSTM网络内部具有一些上下文状态单元，它们充当长期或短期存储器单元。LSTM网络的输出由这些单元的状态调制而成。当我们的神经网络需要依赖于输入的历史背景而不是仅仅依赖于最后的输入进行预测时，这是一个非常重要的属性。举个简单的例子，设想我们想要预测一个序列的下一个数字：6 -> 7
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2023-12-11 21:45:43
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作者 | 杨朔本文介绍一篇最新发表在ICLR2021 Oral上的少样本学习工作，他们尝试从数据分布估计的角度去缓解少样本学习中的过拟合现象，并提出通过分布矫正（估计）的方式弥合这种差距。链接：https://openreview.net/forum?id=JWOiYxMG92s代码：https://github.com/ShuoYang-1998/ICLR2021-Oral_Distributi
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2023-12-08 09:17:37
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卷积层 输出维度的理解 卷积神经网络中，我们都知道一个输入后都会有一个卷积层(如果分离出RELU，还有一个激活层)，输入层和卷积核做卷积生成feature map。那这个feature map具体用来干啥呢？现在我们可以简单理解成提取向量特征，具体为什么能提取特征，又提取成什么特征，这个特征会不会有损图像画质。那具体维度概念怎么理解呢？那么输入层、卷积层、padding、tride之间的关系到底如
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2023-09-25 13:13:02
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Deeplearning4j的数据是由一个叫做DataSet的对象传入网络进行训练的，DataSet由四个主要元素组成，Features，Labels，FeaturesMask，LabelsMask，这四个元素都是INDArray，即是N维矩阵或者叫做N维张量。一般来说是2-4维矩阵，分别对应全联接网络、RNN网络、CNN网络的输入。四个元素简单介绍如下：Features 特征，特征可以是N维矩阵
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2023-12-30 14:41:23
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本题节选自《BAT机器学习面试1000题》，1000题系列作为国内首个AI题库，囊括绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点，可以作为机器学习自测题，也可以当做查漏补缺的资料库。七月在线AI题库（网页版及APP版）见“阅读原文”LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？第一要明确的是神经网络所处理的单位全部都是：向量下面就解释为什么你会看到训练数据会是矩阵和张量常规feedforward 输入
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2024-04-08 22:22:07
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神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM实现代码 学习前言我死了我死了我死了！什么是LSTM1、LSTM的结构 我们可以看出，在n时刻，LSTM的输入有三个：当前时刻网络的输入值Xt；上一时刻LSTM的输出值ht-1；上一时刻的单元状
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2023-10-04 07:40:05
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