recursive neural network递归神经网络1.概念：Recursive Network是比RNN更一般型式的神经网路。 递归神经网络（recursive neural network）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行递归的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），是深度学习（deep learning）算法之一2.应用：S
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2023-12-15 20:12:11
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深度学习-42:深度递归神经网络(Recursive NN,RNN)深度学习原理与实践(开源图书)-总目录, 构建知识谱系。递归神经网络(Recursive NN,RNN)通过带有树状相似的神经网络结构来递归复杂的深度网络。本质上，递归神经网络是对循环神经网络(Recurrent Neural Network)的一个有效扩展，他们具有不同的计算图。递归神经网络(Recursive NN)和循环神经
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2023-12-23 07:42:36
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文章目录递归神经网络简介使用LSTM进行情感分析深度学习在自然语言处理中的应用词向量模型Word2VecRecurrent Neural Networks (RNNs)Long Short Term Memory Units (LSTMs)案例流程导入数据 递归神经网络简介递归神经网络是在传统的神经网络基础上的改进，普通的神经网络，先进入输入，隐藏层，在输出结果。而RNN网络会考虑数据之间的时间
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2024-01-30 05:47:06
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1. 递归神经网络递归神经网络的结果与传统神经网络有一些不同，它带有一个指向自身的环，用来表示它可以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用。 可以认为它是对相同神经网络的多重复制，每一时刻的神经网络会传递信息给下一时刻。 递归神经网络因为具有一定的记忆功能，可以被用来解决很多问题，例如：语音识别、语言模型、机器翻译等。但是它并不能很好地处理长时依赖问题。2.LSTM长时依赖是这样的一个问题，当预测点
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2023-08-10 22:20:32
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输出连续值的深度神经网络1. 前言 本文设计并实现了输出连续值的深度神经网络。可用于自动构图特征线位置判断等需要连续值的场合。特征线的位置可以是垂直的，也可以是水平的。即特征线有垂直和水平两种特征线。 所设计的深度神经网络基于Deeplearnin
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。在神经网络中，输入经过一系列的神经元层传递，最终得到输出结果。本文将介绍如何使用Matlab编写神经网络的代码，并提供相关示例。
在Matlab中，可以使用神经网络工具箱来实现神经网络模型。首先需要创建一个神经网络对象，定义其结构和参数。接下来，可以使用训练数据对网络进行训练，并使用测试数据进行验证。最后，可
原创
2024-01-17 07:12:25
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话不多说，直接分享几个可执行的神经网络代码，仅供学习交流%BP神经网络matlab源程序代码
%******************************%
%学习程序
%******************************%
%======原始数据输入========
p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928
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2024-02-17 08:10:29
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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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设[P,T]是训练样本，[X,Y]是测试样本；
net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络
q=sim(net,p);
e=q-T;
plot(p,q); %画训练误差曲线
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %画测试误差曲线
训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。
第一个参数是一
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2023-08-06 17:02:24
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网
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2023-05-18 13:50:09
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深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。递归神经网络的原理递归神经网络是一种有向图模型，在每个时间步都接收输入和隐状态，并输出一个隐状态和一个输出。递归神经网络
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2023-08-08 20:33:01
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机器学习之MATLAB代码--神经网络（四）代码数据结果 代码main.m文件clear
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clc
format shortg
addpath('func_defined')
data=xlsread('数据8（A1-II00)','Sheet1','A1:I100');
input=data(:,1:end-1);
output=data(:,end);
N
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2023-08-11 21:23:45
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## RNN递归神经网络 MATLAB代码时间序列预测
### 引言
在这篇文章中，我将教会你如何使用MATLAB实现RNN递归神经网络进行时间序列预测。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍整个过程，并提供每一步所需的代码和注释。我们将按照以下步骤进行：
1. 数据准备
2. 构建RNN模型
3. 模型训练
4. 模型预测
5. 结果评估
### 数据准备
在开始之前，我们需要准备用于
原创
2023-11-01 10:26:03
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# 递归神经网络（RNN）时间序列预测
递归神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络结构，适用于处理序列数据，如时间序列预测。在本篇文章中，我们将使用MATLAB实现一个简单的RNN模型，并利用该模型进行时间序列的预测。
## RNN简介
递归神经网络（RNN）是一种具有循环连接的神经网络结构，能够对输入序列进行处理，并通过记忆来捕捉序列中的时间依赖关系。RNN的基本单元是一个递归单元，它通过
原创
2023-11-07 09:48:34
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重
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2023-10-08 18:15:21
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MATLAB线性神经网络的程序，跪求。。。美国Michigan大学的Holland教授提出的遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是求解复杂的组合优化问题的有效方法，其思想来自于达尔文进化论和门德尔松遗传学说，它模拟生物进化过程来从庞大的搜索空间中筛选出较优秀的解，是一种高效而且具有强鲁棒性方法。所以，遗传算法在求解TSP和MTSP问题中得到了广泛的应用。matlab程序如下：func
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2023-09-14 16:33:47
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1 简介基于自编LSTM神经网络实现空调能耗数据预测。2 部分代码%% 程序说明
% 1、数据为7天，四个时间点的空调功耗，用前三个推测第四个训练，依次类推。第七天作为检验
% 2、LSTM网络输入结点为12，输出结点为4个，隐藏结点18个
clear all;
clc;
%% 数据加载，并归一化处理
[train_data,test_data]=LSTM_data_process();
d
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2022-09-10 22:12:00
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函数介绍newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练最小二乘法演示 newlind拟合直线x=-5:5;
y1=3*x-7; % 直线方程
randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行
y=y1+randn(1,length(y1))*1
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2023-09-03 11:48:42
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一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;
[m,n]=size(meas);
data=zeros(m,n+1);
data(:,1:n)=meas;
for i=1:m
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2023-07-09 08:54:06
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一、介绍径向基函数网络（RBF网络）在matlab中有两种： rb和rbe二者区别可以参考 (2条消息) RBF神经网络通用函数 newrb, newrbe_LY-林雨的博客优点：结构简单、收敛速度快、能逼近任意非线性函数。径向基函数网络由三层构成：输入层：节点（神经元）个数等于输入的维数；隐含层：节点（神经元）个数待定；输出层：节点（神经元）个数等于输出的维数。径向基函数能使线性不可分问题变得线
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2023-06-25 09:46:15
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