one to one：图像分类 image classificationone to many：看图说话 image captioningmany to one：情感分析 sentiment classification/音乐分类many to many：机器翻译 senquence to sequencemany to many：语言模型/NER taggingRNN结构：只有输入x和隐藏状态h
1.引言在图像处理中，目前做的最好的是CNN 自然语言处理中，表现比较好的是RNN 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？ 原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的 循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。2.RNN结构：RNN中的结构细节：1.可
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2024-06-18 17:40:00
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概述循环神经网络（RNN-Recurrent Neural Network）是神经网络家族中的一员，擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER、POS、语音识别等。RNN内容比较多，分成三个小节进行介绍，内容包括RNN基础以及求解算法、LSTM以及变种GRU、RNN相关应用。本节主要介绍1.RNN基础知识介绍 2.RNN模型优化以及存在的问题 3
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2024-09-20 18:31:03
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原创
2021-07-23 16:28:10
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…） 但是，Rosenblatt的单层感知机有一个
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2024-03-26 11:00:16
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摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。
作者： Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有
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2024-05-30 09:51:09
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1. 目的对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线、交通标志等进行检测和分割。2. 运行环境Windows10 + Keras2.24 + Tensorflow-gpu1.9.0 + CUDA9.03. Mask RCNN 介绍Mask RCNN 是 Faster RCNN 的扩展，对于 Faster RCNN 的每个 Proposal Box 都使用 FCN（全卷积网络） 进行语义分割。
导读：数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。定义 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割
今天把写的RN程序从iOS上迁移到Android上，发现了一些问题，主要涉及到Text和TextInput这两个组件，所以用一节来专门记录下来。Text组件
我们先来看官网给的例子：
renderText: function() {
return (
<Text style={styles.baseText}>
<Text style={styl
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2024-05-28 12:39:03
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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#RNN ##RNN介绍 RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，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很多问题却无能无力。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。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前
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2024-04-14 10:39:21
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参考文章：知乎 - tf.nn.dynamic_rnn 详解 简单提一下，用TensorFlow实现RNN系列结构，基本就是定义一个cell，然后调用一个RNN函数，就获得输出了。而且，cell定义成什么类型基本就是什么类型的RNN了。 一、TensorFlow关于RNN函数的定义tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
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2024-03-23 13:27:38
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是否想过智能键盘上的预测键盘之类的工具如何工作？在本文中，探讨了使用先验信息生成文本的想法。具体来说，将使用Google Colab上的递归神经网络（RNN）和自然语言处理（NLP），从16世纪文献中产生文章。这个想法很简单，将尝试为模型提供莎士比亚剧本的样本，以产生所有假零件，同时保持相同的本地语言。虽然预测性键盘会为可能包含多个单词的不完整句子生成最佳的“单个单词”匹配，但通过使用单个单词生
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2023-08-16 20:23:53
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RNN实现图像分类用RNN处理图像如何将图像的处理理解为时间序列可以理解为时间序顺序为从上到下Mnist图像的处理 一个图像为28*28 pixel时间顺序就是从上往下，从第一行到第28行# Hyper Parameters
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 64
TIME_STEP = 28 # rnn time step / image h
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2024-05-23 18:52:08
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目录1.论文的下载2.图像分割FCN项目实战：测试和数据集训练3.FCN前置知识点（1）图像分割 （2）传统方法存在的问题（3）语义分割常用评价指标（4）图像分割的应用4.FCN正文（1）总体介绍（2）端到端的训练方式（3）全局信息与局部信息（4）分割术语（5）感受野（6）平移不变性（7）Shift-and-stitch（8）上采样（Upsampling）（9）从分类到密集FCN（10）
对图像作基础处理之前需要先安装PIL(Python Imaging Library, 图像处理类库)。它提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。下载地址:(http://www.pythonware.com/products/pil/)。一、读取一幅图像代码如下：from PIL import Image
pil_im = Image.open(
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2023-07-09 12:30:50
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本篇推文共计1000个字，阅读时间约3分钟。OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的基础操作：读入图像，显示图像，复制图像，保存图像 电脑环境准备Python版本：Python3.7OpenCV版本：O
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2023-07-27 15:26:36
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纯Transformer的变化检测 前言一、ChangeFormer提取特征的Transformer Block下采样Downsampling Block提取特征Transformer Block融合位置编码的MLP模块 特征图差异计算Difference Module MLP Decoder差异特征融合 残差块设计总结 前言上次介绍过BIT，是一种基于Transfo
numpy手写NLP模型（四）———— RNN1. 模型介绍2. 模型2.1 模型的输入2.2 模型的前向传播2.3 模型的反向传播3. 模型的代码实现 1. 模型介绍首先介绍一下RNN，RNN全程为循环神经网络，主要用来解决一些序列化具有顺序的输入的问题。普通的前馈神经网络的输入单一决定输出，输出只由输入决定，比如一个单调函数的拟合，一个x决定一个y，前馈神经网络可以直接拟合出一条曲线并得到不
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2024-03-29 09:23:02
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cnn卷积神经网络在前面已经有所了解了，目前博主也使用它进行了一个图像分类问题，基于kaggle里面的food-101进行的图像识别，识别率有点感人，基于数据集的关系，大致来说还可行。 下面我就继续学习rnn神经网络。rnn神经网络（递归/循环神经网络）模式如下：我们在处理文字等问题的时候，我们的输入会把上一个时间输出的数据作为下一个时间的输入数据进行处理。 例如：我们有一段话，我们将其分词，得到
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2024-08-16 20:53:36
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