欢迎来到课程5的第一个作业！在此作业中，你将使用numpy实现你的第一个循环神经网络。循环神经网络（RNN）在解决自然语言处理和其他序列任务上非常有效，因为它们具有“记忆”，可以一次读取一个输入 （例如单词），并通过从一个时间步传递到下一个时间步的隐藏层激活来记住一些信息/上下文。这使得单向RNN可以提取过去的信息以处理之后的输入。双向RNN则可以借鉴过去和未来的上下文信息。符号：上标表示与层关联
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2024-02-28 11:28:06
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Linux操作系统是一款开源的操作系统，广泛用于各类计算机系统。而Matlab 2016b，则是一款强大的数学软件，被广泛应用于科学计算、工程技术和其他领域。在Linux系统上运行Matlab 2016b，则需要使用Red Hat Enterprise Linux（RHEL）发行版。
Red Hat Enterprise Linux（RHEL）是一款商业化的Linux操作系统，由Red Hat公
原创
2024-05-30 11:01:56
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神经网络及深度学习(包含matlab代码)神经网络及深度学习(包含 MATLAB 仿真)人工神经网络(Artificial Neural Network，即 ANN )， 作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是 20 世纪 80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种
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2023-08-14 11:24:31
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MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。 %64%6f%63%73%2e%71%71%2e%63%6f%6d/%73%68%65%65%74/%
原创
2023-04-14 15:01:35
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# 实现 MATLAB 循环神经网络的步骤
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 MATLAB 实现循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的基本步骤。RNN 是一种强大的神经网络模型，它具有记忆能力，适用于处理序列数据，如时间序列预测、文本生成等任务。
## 步骤概览
下面是实现 MATLAB 循环神经网络的基本步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-23 06:53:31
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这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考。1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么
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2023-10-01 17:22:53
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循环神经网络（recurrent neural network,RNN）-------------------------重要结构（长短时记忆网络（ long short-term memory，LSTM））
主要介绍循环神经网络在自然语言处理（natural language processing,NLP）
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2023-06-29 12:11:42
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起源全连接神经网络能够很好地拟合复杂的样本特征，卷积神经网络能很好地建模局部与全局特征的关系。但它们都只能处理定长的输入、输出，而自然语言的处理对象一般是变长的语句，句子中各元素出现的顺序先后暗含着时序关系，循环神经网络（Recurrent Neural Network，下称RNN）能够较好地处理这种关系。基本结构RNN的基本思想是：将处理对象在时序上分解为具有相同结构的单元，单元间有着时序关联，
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2023-12-21 14:17:28
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目录循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN）RNN的基本概念RNN的主要应用领域RNN的实现RNN的反向传播-BPTTRNN的问题长短期记忆(Long Short-Term Memory，LSTM）LSTM的变体LSTM的变体——门控循环单元GRU循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN）RNN的基本概念循环神经网络是一类具有短期记忆能
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2023-11-08 16:39:19
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循环神经网络（基础篇） 在RNN反向传播的过程中，如果参数w的值过小，在经过反向传播后，到达终点时的值可能为0，会出现梯度消失的问题；反之，若参数w的值过大，到达终点后会出现梯度爆炸的现象，而LSTM可以解决这个问题。RNN主要处理有序列关系的数据：天气、股市、自然语言等有时间序列的数据 RNN示例：import torch
batch_size = 1
seq_len = 3
input_si
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2024-01-30 01:00:34
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拟合和预测网上看了这么多关于神经网络的文件，又是什么BT神经的，又是什么模糊神经的，对我而言统统毫无意义。 本人身为土木工科生，思想就是，能用到的就是好的，能解决问题的钢筋就是可以盖大楼的东西。 Matlab里面已经提供了神经网络的函数工具箱。 对我这个专业或者数学建模比赛而言，它目前能起到的就是一个函数较优秀的拟合的作用，而且我并不需要在意拟合出来的是几次方程。 或者，也可以起到一点评估过去或者
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2023-08-06 23:02:32
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一、循环神经网络它并非刚性地记忆所有固定长度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3。 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据。 每次使用的神经网络都是同一个 NN（neural network）。不过这些数据是有关联顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A 要
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2023-12-14 02:28:41
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一. 循环神经网络循环神经网络（recurrent neural network）简称RNN，主要用于处理和预测序列数据，其经典结构如下：在每一时刻t，RNN会针对该时刻的输入结合当前模型的状态给出输出，并更新状态为。由于Cell中的运算和变量在不同的时刻是相同的，因此RNN理论上可以看作是同一神经网络结构被无限复制的结果。如果说CNN是在不同的空间位置共享参数，那么RNN就是在不同的时间位置共享
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2023-12-25 08:17:44
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1.循环神经网络的标准模型前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段数据之间的依赖关系循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络。如下图：2.循环神经网络与递归神经网络&nbs
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2023-10-23 22:39:32
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一、简介 交叉验证(Cross validation，简称CV)是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到
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2023-10-23 16:35:39
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1.循环神经网络简介传统的机器学习算法非常依赖于人工特征的提取，而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多，无法利用数据中时间序列信息等问题。 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。 正如卷积网络可以
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2024-04-02 11:06:27
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循环神经网络1.简介循环神经网络自然语言处理是研究人与计算机使用自然语言沟通的有效方法，需要用到神经网络进行学习，于是开发出了循环神经网络一系列的神经网络算法。循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，在循环神经网络中，神经元不但可以接受上一层神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。循环神经网络对于每一个时刻的输入结合模型的状态都会给出一个输出，可以看作是同一个神经网络被无限复
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2023-10-06 23:13:01
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学习视频：【零基础教程】老哥：数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训！ 文章目录1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络数据处理：数据分析：1.2 RBF神经网络1.3 GRNN神经网络2. 决策树和随机森林3. 随机森林 神经网络的特点是非线性拟合能力超强，如果你的问题非常非线性，而且有足够的数据，可以考虑一下神经网络。 1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络
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2023-07-31 23:43:27
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前言最近在自学吴恩达的机器学习，还有学校的数据挖掘课程。课程结课设计要求剖析一个分类器程序，这是我在网上找的一篇文章（ANN神经网络入门——分类问题（MATLAB） ），我这篇主要是要介绍代码其中函数的用法。%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
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2023-07-23 21:40:14
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% 线性神经网络
% 感知器的传输函数只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以是任意值
% 线性神经网络采用widow-hoff学习规则,即lms(least mean square)来更新权值和偏置
%% 1.newlind--设计一个线性层
%{
语法格式: net=newlind(P,T,Pi)
P: R×Q矩阵,包含Q个训练输入向量
T: S
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2023-10-08 19:07:53
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