一、简介长短期记忆网络LSTM（Long-Short Term Memory）是递归神经网络（RNN:Recurrent Neutral Network）的一种。 RNNs也叫递归神经网络序列，它是一种根据时间序列或字符序列（具体看应用场景）自我调用的特殊神经网络。将它按序列展开后，就成为常见的三层神经网络。常应用于语音识别。虽然前馈神经网络取得很大成功，但它无法明确模拟时间关系，并且所有数据点都
转载
2024-02-19 17:05:18
112阅读
LSTM - 长短期记忆网络，特殊的RNN，能够学习长依赖关系。结构原理也十分的简单易懂。 先来看看RNN和LSTM长啥样先，不急~~标准的RNN长这个样：而标准的LSTM长这个样：！！！！在RNN中一个Cell输出的ht和Ct是相同的，而LSTM的一个cell输出的ht和Ct是不同的下面对图里的一些组件说明：依次是神经网络层、向量点积/向量乘法… 我们称下图中的一个绿色框为一个cell（细胞
转载
2023-10-08 11:40:28
765阅读
作者：Raimi Bin Karim编译：ronghuaiyang
导读
RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常用的循环神经网络，这三个东西里面的内部结构又是什么样的呢，很多人可能并不清楚，不过除了RNN外，其他两个也确实比较复杂，记不住没关系，看总能看明白吧，看不明白也没关系，动画演示给你看！
循环神经网络是一类人工神经网络，常与序列数据一起使用。最常见的3种循环神经网
转载
2023-10-18 20:40:14
81阅读
LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。不必担心这里的细节。我
转载
2023-08-13 14:01:12
283阅读
大纲Long Short Term Memory NetworkBi-directtional LSTMStatistical Machine TranslationMultimodal learningSeq2Seq ModelLong Short Term Memory Network在上一篇RNN讲到，RNN存在梯度消失或爆炸问题, 假如我们来设计一个网络来解决这个问题，怎么来设
转载
2023-10-31 14:48:33
52阅读
一、基本概念BP(Back-Propagation)：误差反向传播（训练权值时沿着减小误差的方向），并不属于反馈神经网络。BP神经网络是一种多层网络。广泛应用于：分类识别、逼近、回归、压缩等领域在实际应用中，大约80%的神经网络模型采取了BP网络或BP网络的变化形式，一个包含两个隐藏层的BP神经网络的结构图如下图所示。传递函数必须可微，所以二值函数与符号函数等没有用武之地了。BP神经网络常用两种传
转载
2023-09-19 10:05:26
978阅读
一、基本概念神经网络中最基本的成分是神经元模型。在生物神经网络中，每个神经元与其它神经元相连，当它“兴奋”时，就会像相连的神经元发送化学物质，从而改变这个神经元内的电位；如果某种神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经元发送化学物质。从计算机科学的角度，神经网络就是一个包含 许多参数的数学模型，这个模型是若干个函数相互（嵌套）代入而得。二、神经网络结构一般的神经
转载
2023-05-22 22:31:41
696阅读
# PPT绘制神经网络结构图
## 引言
神经网络是一种基于人工神经元模型的计算模型，它模拟了人脑中神经元之间的连接方式，被广泛应用于机器学习和深度学习任务中。神经网络结构图是一种常用的可视化方法，用于展示神经网络中神经元之间的连接关系。在PPT演示中，有时需要绘制神经网络结构图来帮助观众理解模型的工作原理。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库来绘制神经网络结构图，并提供相
原创
2023-08-17 03:56:00
1278阅读
如何绘制卷积神经网络结构图
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种非常重要的神经网络结构，用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。绘制卷积神经网络的结构图对于理解网络的层次结构和参数连接非常有帮助。本文将向你介绍如何使用Python绘制卷积神经网络结构图。
整体流程如下：
1. 安装必要的库：在开始之前，需要安装Pytho
原创
2023-09-10 15:25:10
1533阅读
有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
转载
2023-12-26 22:31:11
84阅读
一、背景 传统的神经网络，由于网络层数增加，会导致梯度越来越小，这样会导致后面无法有效的训练模型，这样的问题成为梯度消弭。为了解决这样的问题，引入残差神经网络（Residual Networks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。二、残差网络的基本模型 下图是一个基本残差块。它的操作是把某层输入跳跃连接到下一层乃至更深层的
转载
2023-08-14 13:54:51
353阅读
1Netscope在线链接：http://ethereon.github.io/netscopeGithub地址：https://github.com/ethereon/netscope文档链接：https://ethereon.github.io/netscope/quickstart.htmlcaffe prototxt网络结构可视化工具，2Caffe自带工具caffe源码中python/dr
转载
2023-07-18 08:55:15
158阅读
# 实现神经网络结构图的步骤和代码解释
## 1. 简介
在机器学习和深度学习领域，神经网络结构图是一种重要的可视化工具，用于展示神经网络的结构和层之间的连接关系。它能够帮助开发者更好地理解和分析神经网络模型的架构，进而进行调优和改进。
对于刚入行的小白开发者来说，实现神经网络结构图可能会感到困惑。下面我将介绍一种简单的方法来生成神经网络结构图，并提供相应的代码示例来帮助你理解和实践。
##
原创
2023-07-23 07:46:58
199阅读
网络上确实有很多画神经网络图的方法，我是一个初学者，仅仅只有一点Python基础，下面记录一下我自己第一次画神经网络结构图的方法和踩过的坑。我的办法按照网上各路大神提供的资料，我首先 尝试了graphviz，但是在安装成功后，尝试了网上的一个现成的代码。digraph G {
rankdir=LR
splines=line
nodesep=.05;
node [label=""];
s
转载
2021-01-13 17:05:18
295阅读
呐，作者从今年刚开始学习机器学习，深度学习这方面……写个博客希望在一起学习的朋友们可以相互交流指正……博客内容浅显，也可能存在错误，如果有bug希望大神们能批评指正。话不多说，下面开始放干货！1、神经网络的大体架构上面是一张关于vgg19的结构图，以此，为例，神经网络大致可以包括（不正经的傻瓜总结，跟书上不太一样）：输入层，卷积层，池化层，激活函数，优化器，分类器，学习速率，损失函数。可能和书上的
转载
2024-04-15 13:32:06
70阅读
我在绘制卷
原创
2023-05-17 15:31:41
1137阅读
什么是GRU？为什么要学习GRU？GRU也是也可处理序列数据的一种模型，是循环神经网络的一种，同时呢它也是LSTM的一种变体，然后为什么要学习它，是因为我们了解了LSTM后发现他有很多可以精简改进的地方，例如说它复杂的模型结构，因此GRU就诞生了。相比较LSTM内部结构进行了简化，同时准确率也得到了提升。为什么说GPU比LSTM更加的精简？首先我们知道LSTM总共有三个门，遗忘门，输入门，输出门，
转载
2023-10-23 10:06:38
565阅读
项目地址目前有很多工具可以绘制卷积神经网络结构图，我在使用过程中发现PlotNeuralNet在配置好环境后使用起来较为方便，且绘制结果比较美观，该项目的地址为：PlotNeuralNet源代码。
不过我在Windows系统下实际使用过程中发现一些问题，因此对源代码进行了一些修改，修改后的项目地址为：lazyn的PlotNeuralNet，资源地址为卷积神经网络+网络结构+绘制网络结构图。
原创
2023-05-17 11:38:09
764阅读
最近刚开始学习神经网络，感觉一开始接触浅浅的理解是没问题的，但是深层次理解还是需要不断地实践。BP是一种前馈的运行，但是可以将误差反馈回去；根据梯度下降法来不断的调整权值（容易陷入局部最小值），直到最后得到的数据可以满足需求；大家可以看一下newff函数的用法感觉这个讲解的很好，要把里面的参数弄明白；BP神经网络的matlab写法：1.导入数据（导入.mat数据，用load函数导入）2.随机产生训
转载
2023-09-06 21:31:19
297阅读
一、VGG-16网络框架介绍VGGNet是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络
转载
2023-10-24 08:16:57
85阅读
