RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN的结构及变体我们从基础的神经网络中知
目录 1、AlexNet网络模型2、VGG网络模型3、Inception模型（googleNet）3.1[v1]3.2[v2]3.3[v3]4 ResNet1、AlexNet网络模型2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。主要特点有：更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化
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2024-08-12 11:55:32
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人工智能之循环神经网络（RNN） 文章目录人工智能之循环神经网络（RNN）前言一、RNN是什么？二、RNN与全连接神经网络的区别1.全连接神经网络2.循环神经网络（CNN）3.RNN参数学习过程4.总结 前言在我的上一篇博客计算机视觉之卷积神经网络(CNN)，讲述了计算机如何利用卷积神经网络来进行图像识别，在识别图像时，输入的每张图片都是孤立的，识别出这张图片是猫并不会对识别出下一张图片是狗造成影
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2024-06-07 20:54:08
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一、RNN网络简介 RNN网络的目的是用来处理序列数据，保存前后序列之间的前后关系，让网络对于信息具有记忆能力。对于传统的神经网络模型，它是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于一些问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的，再比如你要判断一个人说话的情感，肯
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2023-08-14 12:34:16
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1.释义：循环神经网络 2.应用领域：NLP(Natural Language Processing)自然语言处理 3.目的：用来处理序列数据 4.介绍：RNN被称为循环神经网络，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。 5.具体的表现形式为：网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐
RNN理解：对于一段输入，如果前后文之间有关联，传统神经网络不能提取、处理这种关联信息（输入的各部分是独立无影响的）RNN可以在训练时，将前一阶段的特征保留，并传入到下一阶段一同训练，一定程度上处理了前后文的关联关系作用：对于时序输入问题进行训练：文本分析、机器翻译 RNN结构示意： 对于t时刻的RNN cell，有两个输入，一个输出：Xt：t时刻的输入
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2024-04-25 18:46:57
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讲讲最近深度学习里面的后期之秀吧，Transformer（和变形金刚没有半毛钱关系）话说自公元二零一三年，深度学习网络一枝独秀，自机器学习王国脱颖而出，带动了人工智能领域的发展。其中它最主要的两大家，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），因其独特的性质，分别在计算机视觉和自然语言处理领域得到广泛使用。然而这两大家却都还是上世纪就被提出来了，本世纪虽有创新，却也逃脱不了这两大家的干系。前有 RNN
我是 雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。一、简介单从字面上看，卷积神经网络这个词听起来就像是生物学和数学的诡异组合，里面可能还掺了一点计算机科学的意味，但这种神经网络一直在为计算机视觉领域默默贡献着最具影响力的创新。2012年是神经网络蓬勃发展的第一年，Alex Krizhevsky利用它们在当年的ImageNet竞赛中赢得了胜利，把分类错误率从原来的26%降低
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2024-06-17 04:54:44
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RNN一、 出现背景二、 RNN 模型说明三、 LSTM 模型3.1 PEEPHOLE的LSTM四、 GRU五、存在问题六、 LSTM 代码实践6.1 构造数据集6.2 搭建模型6.3. 模型训练 与预测 一、 出现背景序列问题， 输入的前后元素存在相关性，全连接神经网络无法很好的解决。wx + b二、 RNN 模型说明如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。 x是
01 全连接网络全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。如其名称所示，全连接网络将其上一层和下一层中的所有神经元相互连接。网络可能最终通过设置权重来关闭一些神经元，但在理想情况下，最初所有神经元都参与训练。02 编码器和解码器编码器和解码器可能是深度学习另一
原创
2021-03-25 21:23:30
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01 全连接网络全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构。这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。如其名称所示，全连接网络将其上一层和下一层中的所有神经元相互连接。
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2020-07-24 11:58:49
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街景字符编码识别-Task3:字符识别模型 文章目录街景字符编码识别-Task3:字符识别模型3.1 学习目标3.2 CNN简介3.4 Pytorch构建CNN模型 3.1 学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练3.2 CNN简介卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习
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2024-03-27 09:06:01
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CNN学习笔记：Logistic回归线性回归二分类问题 Logistic回归是一个用于二分分类的算法，比如我们有一张图片，判断其是否为一张猫图，为猫输出1，否则输出0。 基本术语 进行机器学习，首先要有数据，比如我们收集了一批关于西瓜的数据，例如 （色泽=青绿；根蒂=收缩；敲声=浊响） （色泽=乌黑；根蒂=稍蜷；敲声=沉闷） （色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆） 每对括号内是一条记
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2023-11-23 23:24:45
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1. CNN+RNN
相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出；CNN高级结构可以达到100+深度；RNN的深度有限。组合的意
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2024-04-08 10:16:17
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终于等到了这个交互式学习神器，把 CNN 的工作过程画得明明白白，帮助萌新轻松入门。什么是 CNN？Convolutional Neural Network，中文译为「卷积神经网络」。这个常见但有些深奥的词汇，只可意会，不能言传。如果打开教材，会看到这样一些解释：卷积层是深度神经网络在处理图像时十分常用的一种层。当一个深度神经网络以卷积层为主体时，我们也称之为卷积神经网络。神经网络中的卷积层就是用
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2024-03-22 15:58:09
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昨天把面试题分享出来，不知道大家感觉难度怎么样？今天我把大概的答案写出来，作为总结吧。1、表的级联是什么意思？数据库里的内连接和外连接是什么意思？级联：级联是用来设计一对多关系的。例如一个表存放老师的信息:表A（姓名，性别，年龄），姓名为主键。还有一张表存放老师所教的班级信息:表B（姓名，班级）。他们通过姓名来级联。级联的操作有级联更新，级联删除。 在启用一个级联更新选项后，就可在存在相匹配的外键
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2024-05-28 23:27:02
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、DCGAN简介1.1 DCGAN的特点二、几个重要概念2.1 下采样（SubSampled）2.2 上采样（UpSampled）2.3反卷积（Deconvolution）三、G模型三、实现代码： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学
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2024-04-26 11:44:00
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Recurrent Neural Networks(RNN)人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的
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2024-05-09 19:19:58
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1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×1010×10（14−5+1=1014−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上）。上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入
既然选择了机器学习的方向,所以对经典且必须要掌握的算法还是要理解和推导复现的,为了避免遗忘,整理了一些链接的汇总,这里记录分享下.因为突然对GAN(Generative Adversarial Network)有了兴趣,所以找了一些资料来进行学习,为了避免误导和我一样的小白,所以这里放上几个大牛的链接和讲解.一 GAN1 李宏毅老师的视频和PPT ,链接如...
原创
2021-09-01 16:12:17
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