1. RNNRNN能够处理一定的短期依赖，但无法处理长期依赖问题。因为当序列较长时，序列后部的梯度很难反向传播到前面的序列，这就产生了梯度消失问题。当然，RNN也存在梯度爆炸问题，但这个问题一般可以通过梯度裁剪（gradient clipping）来解决。 RNN网络结构如下：为timestep t的隐藏层状态值，为输入，实际上还要经过softmax或者别的函数处理得到输出。 上图中RNN单元的计
yanghedada static_rnn和dynamic_rnn 1: static_rnn 2: dynamic_rnn BasicLSTMCell： （num_units: 是指一个Cell中神经元的个数
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2022-05-18 22:09:51
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RNN算法的电池SOC估算
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种深度学习的神经网络框架，其与普通神经网络最本质上的区别在于，RNN可以保留上一时刻的隐藏层的状态。因此，RNN具有十分强大的学习能力。RNN网络的递推公式如下所示： 式中，ot表示RNN在t时刻的输出值，V表示输出层和隐含层之间的权重矩阵，st表示RNN在t时刻隐含层的数值
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2024-07-08 15:30:27
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本人前段时间学习和研究神经网络的理论和编程，特别关注了在语音识别、语言模型、机器翻译等方面有广泛应用的RNN模型和LSTM模型。发现绝大多数有关RNN模型的文章，对于RNN模型的基本结构和前向传播公式基本是相同的，但是在误差反向传播方面，存在不同版本的理论公式，虽然大致相同，但还是有很多不同的地方，而且对公式的解释也会各有不同。在研究了多个版本
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2024-04-09 21:50:18
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一、循环神经网络原理式一计算输出层，式2计算隐层将式2带入式1结果如上图所示，这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。二、rnn的训练算法bpttBPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的，也包含同样的三个步骤：1. 前向计算每个神经元的输出值；2. 反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数；将第 l 层 t 时刻的误差值沿两
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2024-08-12 19:54:05
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目录直观感受梯度消失和爆炸（特例）数学感受梯度消失和梯度爆炸简单回忆 反向传播（BP） 的流程：简单回忆 SimpleRNN 模型：开始BPTT干掉它:)简单回忆LSTMLSTM中的BPTT缓解梯度消失/爆炸问题 LSTM现在都已经成为一个标准RNN，大家说RNN多半指的是LSTM，而最开始的RNN多称为 Simple RNN。所以本文主要是对于SimpleRNN为什么会存在 梯度消失/爆炸问
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2024-04-03 11:06:37
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目录1.RNN基础模型2.LSTM3.流程结构1.RNN基础模型RNN主要特点是，在DNN隐藏层的输出内容会被存储，并且可以作为输入给到下一个神经元。如下图所示，当“台北”这个词被输入的时候，前面的词有可能是“离开“，有可能是”到达“，如果把上一次输入的”离开“，所得的隐藏层内容，输入给下一层，这样就有可能区分开是”离开台北“，还是”到达台北“。如果隐藏层存储的内容并给下次使用，叫做Elman N
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2024-02-23 23:12:42
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RCNN算法分为4个步骤:一张图像生成大约2千个候选区域对每个候选区域，使用深度网络提取特征特征分类(SVM)；留下包含物体的regions，从而作为bounding boxesbounding box筛选，并使用回归器修正位置1.生成候选区域使用Selective Search生成图像的候选区域。 将图像过分割，再将相似（颜色、文理等相似）的区域组合，直到组合成完整图像为止。整个过程中产生的区域
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2024-10-09 14:07:03
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一，Service->DAO，只能在Service中注入DAO。 二，DAO只能操作表单数据，跨表操作放在Service中，Service尽量复用DAO，只有一张表产生的业务放入DAO中。 三，事务操作，放在一个DAO中。 四，如果有更大Service的之间的复杂调用，考虑在service上再加Facade层(Components组件)。五，多考虑这部分代码放在哪里，多利用上下分层，增加代码
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2023-10-30 15:24:14
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RNN计算过程 RNNcell的具体计算过程pytorch中构建RNN的第一种方法：RNNcell：初始化定义的时候，只有两个参数：input_size、hidden_size实际使用的时候，也有两个参数，input张量、hidden张量 其中input张量的大小为batch_size * input_size hidden张量的大小为batch_size * hidden_size 返回值为一个
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2024-03-17 10:14:56
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引入在某一些情况下，我们是无法使用标准的全连接神经网络的。比如，预测句子中哪几个单词是人名，如果使用标准的全连接神经网络，网络结构如下：如果使用这种结构，会存在两个问题输入句子长度和输出向量的维度，可能会不一样。对不同的样本，其输入/输出维度都不同。当然你可以采用zero padding，将每个句子都填充到最大长度，但仍然不是一种很好的方式改结构无法共享从文本不同位置上学到的特征举例来说，比如该网
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2024-08-15 17:24:40
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RNN：循环神经网络（下面简称RNNs）可以通过不停的将信息循环操作，保证信息持续存在长依赖存在的问题：当有用信息与需要该信息的位置距离较近时，RNNs能够学习利用以前的信息来对当前任务进行相应的操作当有用信息与需要该信息的位置距离较远时，这样容易导致RNNs不能学习到有用的信息，最终推导的任务可能失败LSTM：Long Short Term Memory networks，一种特殊的RNN网络，
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2024-05-15 11:39:29
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参考资料A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning （2015年的一篇综述性文章）Long Short-Term Memory in RNN （Felix Alexander Gers大牛的博士论文）Supervised sequence labelling with recurrent neural n
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2024-04-02 08:05:05
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# 单层神经网络梯度计算
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## 概述
在机器学习中，神经网络是一种广泛应用的模型。在神经网络中，梯度计算是非常重要的一步，通过计算梯度可以更新神经网络的参数，从而使得神经网络能够更好地逼近目标函数。本文将介绍如何实现单层神经网络的梯度计算，帮助初学者快速掌握这一技巧。
## 整体流程
下面是实现单层神经网络梯度计算的整体流程，我们可以用一个表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-27 12:04:11
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目录1.摘要2.SimpleRNN2.1.原理介绍2.2.代码实现3.LSTM3.1.原理介绍3.2.代码实现4.LSTM改进—bi_LSTM5.总结感觉不错的话，记得点赞收藏啊。 1.摘要RNN是一种特殊的神经网络结构，它是根据“人的认知是基于过往的经验和记忆”这一观点提出的，它与DNN，CNN不同的是：它不仅考虑前一时刻的输入，而且赋予了网络对前面内容的一种“记忆”功能，对于处理序列数据比较
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2024-03-26 11:09:10
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RNN对于带时间序列的任务场景（如语音识别、情感分析、机器翻译等，这些场景的特点是前后的关联性强，“前因后果”），如果用标准的神经网络来建模，会有一系列的弊端，如：输入和输出数据在不同例子中可能有不同的长度单纯的神经网络结构，并不共享从数据的不同位置学到的特征。如一个含有特征a的数据是从输入神经元x1输入的，那么神经网络经过训练之后，就可以从这个位置学到特征a，但如果该数据换了位置，神经网络可能就
RNN求解过程推导与实现
RNN
LSTM
BPTT
matlab code
opencv code
BPTT,Back Propagation Through Time.首先来看看怎么处理RNN。RNN展开网络如下图
用于理解RNN结构的两张图： Remember that our target at every time step is to predict the next character in the sequence. So our labels should look just like our i
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2020-12-29 17:00:00
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12.3.1 引入BPTT求解RNN通过前面对RNN算法的工作原理与基本结构的学习，我们对RNN算法有了初 步的了解。RNN 算法从本质上来说还是一个神经网络，也是由输入层、隐藏层 及输出层组成。因此求解RNN实际上和求解普通的神经网络一样，也是求解参 数如何设置的问题。如图12-10所示，在RNN中我们需要求解U 、V 和W 这三个 参数。其中，参数W 和U 的求解过程需要用到历史时刻数据，而求
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2024-03-13 07:59:18
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网易云课堂网易云课堂资源 卷积网络总结 卷积网络举例 卷积神经网络例子（联系删除2 ...
原创
2018-04-05 19:48:48
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