一、引入attention机制就有点像人们找重点，看图片的时候抓住图片上的主体，看文章的时候看中心句。我们对图片上的不同位置，文章中不同部分所投放的attention是不一致的。机器也是会“遗忘”的，比如传统的机器翻译基本都是基于Seq2Seq模型，模型分为encoder层与decoder层，并均为RNN或RNN的变体构成，如下图所示：可以看到，在encoding阶段，下一个节点的输入是上一个节点
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2024-04-22 14:24:31
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RNN
原创
2022-10-10 15:14:56
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ARM汇编语言最常用指令一、ARM汇编语言的特点：1.所有运算处理都是发生在通用寄存器(一般是R0~R14)之中。所有存储器空间(如C语言变量的本质就是一个存储器空间上的几个BYTE)的值的处理,都是要传送到通用寄存器来完成.因此代码中大量看到LDR,STR指令来传送值.2.ARM汇编语句中.当前语句很多时候要隐含的使用上一句的执行结果.而且上一句的执行结果,是放在CPSR寄存器里,(比如说进位,
Matlab-NURBS工具箱使用教程添加NURBS工具箱在附加功能里添加NURBS工具箱 安装完成后可以在’函数’处查看API，也打开文件夹查看。 强烈推荐同步安装gnurbs工具，它完全代替nrbplot展示曲面，且允许用户进行节点拖拽等操作。NURBS 结构：曲线和曲面都由一个结构表示 与 Mathworks 的样条工具箱兼容nurbs.form … 输入名称’B-NURBS’ nurbs.
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2024-06-06 10:58:10
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在 MATLAB 中，S 函数（S-function）是一种自定义的可重用函数，用于创建 Simulink 模型中的自定义模块。S 函数提供了一种以 C 或 C++ 编写的接口，使您能够实现更复杂的模型行为和动态系统。下面是关于 S 函数的详细解释：功能：S 函数允许您使用 MATLAB、Simulink 或 Stateflow 以及其他外部库来创建自定义模块，从而实现更高级的控制逻辑或模型行为。
RNN以及LSTM的Matlab代码最近一致在研究RNN，RNN网络有很多种类型，我主要是对LSTM这种网络比较感兴趣，之前看了Trask的博客，他给出了基本的RNN的Python代码，我将其用Matlab实现了。此外，在此基础上，我还是实现了LSTM的Matlab版本，但是有一点要说明的是，RNN的实验结果比较好，但是LSTM的结果却不怎么好，我有两方面的怀疑，第一个是LSTM并不适合本实验中的
除了具有两个特征（即可以表示在二维坐标图）的数据分类，实际应用中的数据往往具有很多个特征，fitclinear函数可以训练用于高维数据的SVM二分类模型。 以下内容基于MATLAB官网的介绍文档，进行了一点个人的理解和整理，不算原创，但也不是单纯的翻译，也就恬不知耻的算作原创了。具体内容缺斤少两的，想看具体的英文内容请点击链接fitclinear。 MATLAB实现SVM二分类之fitclinea
一、matlab中的随机函数有：rand、randn1、rand（）功能：生成0-1之间的伪随机数 e.g. rand(3) 生成一个3*3的0-1之间的伪随机数矩阵2、randn（）功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)2、randn功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)rand（）是产生随机数的，每一次产生的都不一样，这样才叫做随机数。但是，有些情况，如果我需要
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2024-09-08 19:02:11
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最近的项目需要实现多分类,主要的平台是MATLAB+LIBSVM. 如果需求只是实现二分类,那非常简单,可以参见这篇博文多分类存在的主要问题是,LIBSVM主要是为二分类设计的,为了实现多分类就需要通过构造多个二分类器来实现. 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类
一，背景与目标： 随着测序技术的快速发展，GenBank等数据库中存储了大量基因、蛋白序列信息，其中大部分尚无标注，如何充分利用GenBank等数据库现有数据资源，挖掘数据信息，为精准医疗、药物研发等生物大健康领域提供有价值的信息具有重要意义。目前这方面已有BLAST等生物信息技术可用，这里希望尝试机器学习技术在这方面的应用。 二，数据清洗与处理 数据来源于Kaggle竞赛（https://www
很多小伙伴接触matlab深度学习时不清楚layer与training options参数。matlab深度学习中的layer与training options参数分别决定了你模型的网络架构与训练方式layer参数包括你模型从输入走向输出的各层，options包括你训练网络的详细参数设定。下例来源：MATLAB LSTM多输入单输出 模式分类 示例解析（含代码）_严肃小白兔的博客layer网络架构
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2024-05-06 13:42:26
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感谢阅读RNN简介传统RNN内部结构过程演示内部计算公式RNN輸出激活函数tanhPytorch构建传统RNN梯度计算LSTM介绍遗忘门结构分析：输入门结构分析:细胞状态更新分析:输出门结构分析:结构图梯度公式现实生活列子加强理解代码示例GRU介绍结构图个人对GRU的理解LSTM难以比拟的两个地方RNN示例（人名分类问题）案例介绍数据集下载与解释导包查看常用字符数量构建国家名字，并获取国家数量读
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2024-03-25 18:30:40
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基于 MATLAB 的语音去噪处理数字信号处理课 程 设 计课程名称数字信号处理题目名称基于 MATLAB 的语音去噪处理专业班级13级通信工程本一学生姓名 学 号 指导教师二○一五年十二月二十七日引 言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语
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2024-04-29 13:31:14
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RBF函数在神经网络控制中较为常见，MATLAB中早已集成了一个newrb的函数，在一些场景下使用起来还比较方便。尤其是涉及到进行函数逼近的时候。 基本用法NEWRB Design a radial basis network.
Synopsis
[net,tr] = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)
Description
Radial basis networks
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2024-05-27 15:30:24
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写在前面昨天下午去面试了微信模式识别中心的NLP，被面试官问到自闭，菜是原罪...继续之前的文本分类任务系列，前面介绍了几种：CNN,RNN,fasttext。今天的主角是RCNN对了，顺带可以了解一下RNN与CNN在NLP中的区别于共同点，这个问题在昨天面试中也被问到了。这也是今天这篇论文提出的原因之一吧。（虽然我觉得文中关于CNN的部分只是用了一个max-pooling，本质上并不算CNN）传
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2024-04-08 10:40:21
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序列模型文本预处理序列模型的核心其实就是去预测带时间序列的任务场景神经网络可以解决大部分问题；因为其能够学习到很多线性的和非线性的知识时间序列任务场景：一、语音识别； 二、生成一段音乐； 三、情感分析；四、**轨迹预测（**网格与网格之间是有联系的；只有将它们联系起来才能成为一条轨迹）时间序列：特点；前后关联强，“前因后果”（后面产生的结果，依赖前面产生的结果）标准神经网络建模的弊端弊端～ 针对位
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2024-03-08 07:19:34
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1.算法描述
神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：
RNN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之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前
原创
2023-03-27 23:40:45
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RNN以及LSTM的Matlab代码 ▼
最近一致在研究RNN，RNN网络有很多种类型，我主要是对LSTM这种网络比较感兴趣，之前看了Trask的博客（https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/），他给出了基本的RNN的Python代码，我将其用Matlab实现了。此外，在此基础上，我还是实
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2024-08-09 00:10:02
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近期学习了RNN（循环神经网络），但网上的代码大多都是python编写的，且基本都是用工具箱。于是自己结合网上的代码，用MATLAB进行了编写，大致框架如下，但可能存在问题，希望与读者多交流，后面的激活函数可以选择sigmid/tanh/Ruel. % implementation of RNN
% 以自己编写的函数为例进行计算
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2023-12-17 13:46:51
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使用的数据集是全唐诗，首先提供一下数据集的下载链接：https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w 提取码：kossRNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序
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2024-09-13 12:53:46
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