一、循环神经网络的定义：循环神经网络的单个神经元模型如下图所示，与以往的神经元相比它包含了一个反馈输入，如果将其按照时间变化展开可以看到循环神经网络单个神经元类似一系列权值共享前馈神经元的依次连接，连接后同传统神经元相同随着时间的变化输入和输出会发生变化，但不同的是循环神经网络上一时刻神经元的”历史信息”会通过权值与下一时刻的神经元相连接，这样循环神经网络在t时刻的输入完成与输出的映射且参考了t之
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2023-10-09 15:52:52
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循环神经网络循环神经网络（RNN）是一个数学模型，是一个基础的思想的实现，用来做序列信息的预测，比如文本、翻译、推荐等。若要做实际的文本预测的话只用RNN还是不行，它的缺点很多，比如无法关注一个太长的句子。要用到基于RNN的LSTM、BiLSTM等之类的模型。 在【人工智能学习】【五】语言模型中介绍了如何将文本信息通过分词、建立字典来向量化。本篇文章在此基础上，对向量数据进行训练、预测，包括正向计
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2023-10-13 16:50:22
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# 如何实现循环神经网络执行回归任务
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现循环神经网络（RNN）执行回归任务。下面是整个过程的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 数据准备 |
| 步骤2 | 构建RNN模型 |
| 步骤3 | 模型训练 |
| 步骤4 | 预测与评估 |
现在让我们逐步了解每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 步骤1：数
原创
2023-08-03 06:26:48
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Neural Networks使用torch.nn包来构建神经网络。nn包依赖autograd包来定义模型并求导。 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。
神经网络的典型训练过程如下：定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型；在数据集上迭代；
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2023-11-02 19:48:58
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基于往日气温搭建神经网络，划分训练集与验证集，用训练集进行神经网络训练，用验证集验证神经网络的好坏（即判断验证集中的气温预测结果与实际结果的差距）。注：这是一个回归任务，即根据往日数据来推测当天的气温。
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2023-05-18 15:39:54
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多输入单输出网络预测气温数据处理网络模型构建网络模型简化 上一节我们介绍的是利用网络完成分类任务，即将输入的数据分为十个类别。那么今天，我们来介绍回归任务，即根据输入数据得到一个结果。 数据处理今天我们要完成的任务就是根据以往的气温数据对当下以及之后的气温进行估计的任务。我们先来引用库，然后再来看看我们的数据长什么样子：import numpy as np
import pandas as p
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2023-09-28 01:17:49
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8.1 BP神经网络的基本原理逻辑回归因其简单、高效、具有可解释性，在工业界得到了广泛的应用并大放异彩。但是，随着业务越来越复杂，分类任务的难度越来越高，逻辑回归渐渐力不从心。分类任务的难度主要体现在数据的线性不可分上——不同类别的数据犬牙交错，很难用一条简单的直线将数据点分开，如图8-1左图所示。为了降低数据分布的复杂性，一般会对特征进行变换和组合，使低维空间中的数据在高维空间中变成线性可分的，
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2023-11-08 22:12:46
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什么是循环神经网络（RNN）？它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。基础知识。Python、CNN 知识是必备的。了解 CNN 的相关知识，是为了与 RNN 进行对比：RNN 为什么以及在哪些地方比 CNN 更好。我们首先从「循环」（Recurrent）这个词说起。为什么将其称为循环？循环的意思是：经常或重复出现
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2023-11-02 21:05:03
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文章目录目标探测DPM Deformable Parts Model图片梯度计算神经网络分类：R-CNN评估方法Fast R-CNNRPN的实现神经网络回归：YoLo（附参考连接）SSD：The Single Shot Detector 目标探测将目标探测任务转化为回归，分类问题一种方式是：利用神经网络进行目标识别，同样的目标变为坐标值 – 回归问题 另一种方式：候选区域产生 – 分类思想局部识
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2023-11-07 12:51:31
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一、线性回归 需要通过训练集和求解x,y之间的映射关系 1.线性回归 ①模型  
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2023-09-20 15:56:25
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神经网络最后一层处理回归任务分类任务二分类多分类 通常，根据目标任务的不同，神经网络的最后一层处理方式也会不同。这篇文章将根据任务类型分别讨论。 回归任务如果目标任务的预测值在 ，一般默认不使用激活函数，意味着神经网络的输入和输出是线性关系。不过，以这种目标为任务的神经网络，一般在隐藏层使用非线性激活函数，在输出层不使用激活函数。 如果目标任务的预测值在 ，一般使用ReLU，例如房价预测的回归
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2023-11-01 19:49:38
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目录1.分类与回归问题的认识2.基本原理3.卷积的过程，提取特征的方法4.图像识别，实践分类与回归问题的认识机器学习是对计算机数据进行学习，然后对一些数据进行预测。机器学习的其中一种学习方法为监督学习，而监督学习通常用于分类与回归。 分类是给一个样本预测离散型类别标签的问题。 回归是给一个样本预测连续输出量的问题。 分类就像在做选择题，从已知选项中找到答案。 回归就像填空题，根据题目(输入)，找到
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2023-11-24 23:01:16
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吴恩达多分类逻辑回归与神经网络 文章目录吴恩达多分类逻辑回归与神经网络前言一、多分类逻辑回归与神经网络1、多分类逻辑回归2、神经网络二、程序代码1. 多分类逻辑回归1.1 读取数据集1.2 数据预处理1.3 数据可视化1.4 定义sigmoid函数1.5 定义代价函数1.6 定义梯度下降函数1.7 定义OVR分类器1.8 定义预测分类器1.9 检验正确率2. 神经网络2.1 读取数据集2.2 定义
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2024-04-18 21:25:36
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卷积就是特征提取器，通过卷积计算层提取空间信息，例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征，再把提取到的空间特征送入全连接网络，实现离散数据的分类。但是一些与时间相关的，只可以根据上文预测书下文来预测。例如：
看到这几个字会下意识地想到“水”，这是因为脑具有记忆。记忆体记住了上文中提到的“鱼离不开”这几个字。下意识的预测出了可能性最大的“水”字，这种预测就是通过提取历史数据的特征，预测出接下来最可
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2023-11-29 19:20:42
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BP神经网络回归的三种python实现前言 BP神经网络（Back Propagation）是基于误差反向传播算法训练的多层前馈网络，能学习存储大量的输入-输出模式映射关系。它的优化方法是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络误差平方和最小。其实际就是多层感知机，拓扑结构（单隐藏层）如下图所示。BP神经网络与梯度下降法的关系 BP神经网络用来计算损失函数相对于神经网络参数的
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2023-05-26 21:12:21
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简介:一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. 典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器(之类)的将连续(continue)的值转换成为离散值如: 0/1, 比如, 给定一个人的身高, 体重, 以及年龄, 你可以给出它有心脏病或者没
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2023-09-13 21:09:52
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一、增加记忆功能 1.可计算问题 其中函数不涉及记忆问题，可以使用前馈神经网络计算 但是图灵机涉及记忆问题，需要为神经网络增加
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2023-11-29 19:12:11
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之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM)，今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢？首先循环神经网络语言模型（RNNLM）是想要解决前馈神经网络模型窗口固定的问题。其次，前馈神经网络模型假设每个输入都是独立的，但是这个假设并不合理。循环神经网络的结构能利用文字的这种上下文序列关系，更好地对语句之间的关系进行建模。在某种程度
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2023-09-05 16:49:25
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上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性能优于传统
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2024-01-02 17:04:53
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# 回归任务# 步骤一 创建数据import torchimport torch.nn as nnimport
原创
2023-03-07 15:40:28
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