文章说明： 1)参考资料：PYG的文档。文档超链。 2)博主水平不高，如有错误，还望批评指正。 3)我在百度网盘上传这篇文章jupyter notebook以及有关文献。提取码8848。 文章目录简单前置工作学习文献阅读PointNet++的实现模型问题 简单前置工作学习一个简单分类任务。具体如下：导库以及下载数据from torch_geometric.datasets import Geome
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2023-08-08 17:47:44
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DGCNN，继Pointnet之后点云特征提取的又一代表性工作.Pointnet是先在每个点的特征上各自进行MLP提取(没有点与点之间的特征交流),最后使用MAXpool将所有点的特征融合在一起,得到一个对总体点云的1024维的特征描述子,因此可以将Point net作为点云全局特征的提取器.相比Pointnet,DGCNN则可以对点云的局部几何特征进行提取和利用.DGCNN采用了图神经网络对点云
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2023-08-04 14:22:26
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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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研究点云数据时，感觉无从下手？看看这十大点云数据处理技术，换个思路学点云。点云 · 定义简言之，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是一个点的集合，称之为“点云”。包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。点云·数据处理技术目前，点云处理涉及的技术主要为以下十个：点云滤波（数据预处理）点云关键点特征和特征描述点云配准点云分割与分类SLAM图优化目标识别
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2023-10-12 11:19:33
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文章RNN(Recurrent Neural Network)长短时记忆网络LSTM RNN(Recurrent Neural Network)RNN称为循环神经网络或者递归神经网络。在过去几年RNN在语言识别，自然语言处理，翻译以及图像描述等领域有着非常好的应用。处理图片分类的时候，可以把图片一张一张放入分类器中独立进行判断。但是处理语音以及文字的时候，不能把发音独立，也不能把文字独立，要连起
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2023-06-05 21:56:57
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文章目录一、递归神经网络1、什么是递归神经网络2、RNN3 Elman递归神经网络4 长短时记忆网络LSTM5 GRU门控制递归单元网络 一、递归神经网络1、什么是递归神经网络 递归神经网络是两类人工神经网络的总称，分为是时间递归神经网络（Recurrent Neural Network）和结构递归神经网络（Recursive Neural Network）。前者也可叫循环神经网络。RNN
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2023-07-20 20:47:52
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摘要： 本章主要讲解了Recursive Network(递归网络)的基本原理，首先通过情感分析任务为例来说明递归神经网络（recursive neural network）和循环神经网络（recurrent neural network）的关系，即循环神经网络可以看做递归神经网络的特殊情况，以及Recursive 模型与具体的实现过程。接着阐述了Recursive Structure中funct
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2023-12-06 13:15:48
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一、RNN 1、定义 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 network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
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2023-11-27 00:16:39
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MENU循环神经网络定义应用领域模型结构问题LSTM基本概念核心思想 循环神经网络定义循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，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）应用领域RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时
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2023-10-24 08:17:39
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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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深度学习基础（七）递归神经网络基础RNN递归神经网络结构RNN中的正向传播RNN中的反向传播RNN的增强版——LSTMLSTM的工作原理LSTM结构LSTM网络的前向控制 RNN递归神经网络结构全连接的普通神经网路还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环
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2023-08-06 23:26:48
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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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一、Recurrent Neural Network(时间递归神经网络/循环神经网络)是Recursive Neural Network(递归神经网络)的一种特殊形式。二、Recurrent Neural Network(循环神经网络)的缺陷因为神经网络的输入层单元个数是固定的，因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。循环神经网络实现了前者，通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再
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2024-01-13 12:17:56
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深度学习——神经网络之RNN循环（递归）神经网络神经网络之RNN循环（递归）神经网络)1、什么是循环神经网络2、RNN网络结构3、RNN正向传播4、RNN反向传播更新梯度5、克服梯度消失和爆炸问题6、Deep(Bidrectional)RNN7、双向递归神经网络 神经网络之RNN循环（递归）神经网络)1、什么是循环神经网络我们之前学习了全连接神经网络DNN，还学了卷积神经网络CNN，为什么还需要
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2024-01-04 06:47:21
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LDGCN: Linked Dynamic Graph CNN Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features南方科技大学 代码链接https://github.com/KuangenZhang/ldgcnn本文是基于DGCNN和PointNet进行改进之后的工作，主要是用于点云特征提取任务，可以很方便的扩展到点云分类和点云分割任务
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2024-01-17 08:13:44
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点云法向量是3D点云一个极其重要的几何表面特征，众多的点云处理算法都依赖精确的法向量估计，例如点云分割，点云去噪等。在自动驾驶领域，面对特殊场景我们主要依赖点云法向量进行场景分割。估计点云法向量需要得到该点的邻域内点，根据邻域内点估计出平面及法向量。在众多法向量估计方法中，基于局部表面拟合法使用最为广泛，原理简单，计算效率较高。基于局部表面拟
概述到目前为止，我们已经处理了整个输入（例如，在整个输入中应用过滤器以提取特征），但我们也可以按顺序处理我们的输入。例如，我们可以将文本中的每个标记视为时间事件（时间步长）。我们可以一次处理每个时间步，并在处理完最后一个时间步（令牌）后预测类别。这是非常强大的，因为该模型现在有一种有意义的方式来解释我们序列中标记的顺序并进行相应的预测。 多变的描述ñ批量大小和嵌入维度H# 隐藏单元在HHRNN
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2023-05-23 22:10:53
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一、RNN原理RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的。 序列数据往往前后时刻是相关的，因此用RNN。RNN特点 1、权值共享，图中的W全是相同的，U和V也一样。 2、每一个输入值都只与它本身的那条路线建立权连接，不会和别的神经元连接。前向传播 交叉熵损失函数：反向传播应用多层网络、双向网络结构RNN缺点 容易出现梯度消失或者梯度爆
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2023-10-19 10:38:44
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递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。前馈网络的设计
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2023-08-30 22:58:58
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