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，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM
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2023-10-10 17:26:48
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RNN简介RNN是两种神经网络模型的缩写，一种是递归神经网络（Recursive Neural Network），一种是循环神经网络（Recurrent Neural Network）。虽然这两种神经网络有着千丝万缕的联系，但是本文主要讨论的是第二种神经网络模型——循环神经网络（Recurrent Neural Network）。 循环神经网络是指一个随着时间的推移，重复发生的结构。在自然语言处理
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2024-03-07 12:24:00
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大家好，我是带我去滑雪！ 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。它的主要特点在于，在处理每个序列输入时，它会维护一个状态，这个状态会被保存下来并传入到下一个输入。 RNN将输入序列分解成时间步长序列，每个时间步长都会将当前的输入和前一
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2023-08-25 20:14:40
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一、 常用的循环神经网络结构前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。1. 多层循环神经网络多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构，它的结构也很简单，就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的数量。图1 多层循环神经网络结构多层循环神经网络按时间展开后，每一层的参数和基本的循环神经网络结构一样，参数共享，而不同层的参数则一般不会共享（可
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2023-12-27 16:31:25
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前言卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。一、CNN解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本
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2023-10-19 10:43:32
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迄今，人们对神经网络的一大疑虑是，它是难以解释的黑盒。本文则主要从理论上理解为什么神经网络对模式识别、分类效果这么好，其本质是通过一层层仿射变换和非线性变换把原始输入做扭曲和变形，直至可以非常容易被区分不同的类别。实际上，反向传播算法（BP) 其实就是根据训练数据不断地微调这个扭曲的效果。作者 | Christopher Olah大约十年前开始，深度神经网络在计算机视觉等领域取得了突破性
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2023-08-04 13:57:02
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作者：AJ Piergiovanni 等来自谷歌的研究者提出了一种利用 3D 点云和 RGB 感知信息的 3D 物体检测方法：4D-Net。4D-Net 能够更好地使用运动线索和密集图像信息，成功地检测遥远的目标。如今自动驾驶汽车和机器人能够通过激光雷达、摄像头等各种传感捕获信息。作为一种传感器，LiDAR 使用光脉冲测量场景中目标的 3D 坐标，但是其存在稀疏、范围有限等缺点——离传感器越远，返
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2024-02-29 11:25:02
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为什么神经网络层数越多越好？参考资料：https://www.zhihu.com/question/65403482、、https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx一句话回答神经网络层数越多，对输入特征抽象的层次越深，对其理解的准确度相对来说也就越深。神经网络关于层数的原理人工智能的编程相比于传统编程的一个重要特点就在于，我们难以知道其内部到底是如何一步步
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2023-10-30 22:54:12
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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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从验证码识别场景入手讲清楚为什么需要神经网络。
原创
2021-03-29 16:32:27
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循环神经网络简介： 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种'记忆'功能。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。 &nb
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2019-05-05 21:51:00
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在2017年神经信息处理系统大会（NIPS）中的一篇论文里，我和我的团队提出了一个叫做Net-Trim的AI优化框架，其使用逐层凸体系（layer-wise convex scheme）来精简预训练深度神经网络。 深度学习对许多AI应用来说已经成为了最佳选择，它的范围从影像识别到语言翻译。多
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2023-12-08 16:00:43
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神经网络（二）特征标准化 (Feature Normalization)选择好特征 (Good Features)激励函数 (Activation Function)过拟合 (Overfitting)加速神经网络训练 (Speed Up Training)处理不均衡数据 (Imbalanced data)批标准化 (Batch Normalization) 特征标准化 (Feature Norma
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2024-04-03 19:38:31
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循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种神经网络结构，其主要特点是网络中存在循环连接，使得网络具有记忆功能，可以处理序列数据。在传统神经网络中，每一层之间的连接是单向的，每一层的输入仅仅依赖于前一层的输出。而在循环神经网络中，除了输入层和输出层之外，每一层之间都存在循环连接，使得网络具有一定的记忆功能，可以处理序列数据。在循环神经网络中，每个时间步
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2023-10-11 11:48:57
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为什么要采用神经网络：因为只是简单增加二次项、三次向的类似逻辑回归之类的算法并不是解决复杂非线性问题的好办法。因为当n很大时，会产生非常非常多的特征项。神将网络被证明是解决复杂非线性问题好得多的方法。神经网络算法是一种非常古老的算法，它最初产生的目的是制造能模拟大脑的机器。神经网络产生的缘由是人们想设计出模仿大脑的算法。某种意义上说，如果我们想要建立学习系统，那我们为什么不去模仿最神奇的学习机器人
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2023-08-04 23:56:32
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1：循环神经网络的基本思想 [注]最总选择哪一个ht可以选择最后一个也可以将所有的ht综合一下。 ...
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2021-08-06 20:34:00
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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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处理序列化的数据，比如视频或者Linux下一段命令行操作记录等，准确的识别与判断需要依赖上下文，或者说需要能够保存一段时间的记忆来辅助判断，这就引入了循环神经网络。3.1 循环神经算法概述 RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）是深度学习算法
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2023-08-07 12:14:50
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1：循环神经网络的基本思想 [注]最总选择哪一个ht可以选择最后一个也可以将所有的ht综合一下。 ...
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2021-08-06 20:34:00
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虽然从零开始实现循环神经网络对了解循环神经网络的实现方式具有指导意义，但并不方便。 本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
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2023-10-12 23:14:36
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