这次到CRNN部分了，CRNN网络很简单，就是CNN+RNN，因为RNN适用于时间序列类型的数据，车牌呢，其实也是有规律的，比如第一位是汉字，后面是字母+汉字；前一部分通过MTCNN将车牌区域已经定位了，那这部分就需要拿CRNN来对其进行训练，使其能作为一个pipeline处理MTCNN输出的车牌图像；首先是CNN+RNN的网络，这里使用的网络比较简单，CNN部分使用了浅层网络和BN层，最终输出s
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2024-08-09 15:32:14
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循环神经网络RNN、LSTM原理，并用Tensorflow搭建网络训练mnist数据集RNN▲原理： ●RNN（循环神经网络）用来处理序列形的数据，如：自然语言处理问题，语言处理，时间序列问题。序列形的数据就不太好用原始的神经网络了。为了建模序列问题，RNN，引入隐状态h的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着转化为输出。●hidden state（特征提取）：h1=f(ux1+wh0+b) 圆
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2024-04-03 13:05:52
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一、RNN1.循环神经网络概述 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），简称RNN。它与DNN和CNN的不同是：可处理序列问题（如一段文字，一段语音等）。如给定一个索引从0-T的序列，对于任意的索引号t，它对应的输入是,则模型在t时刻的隐藏状态由和t-1时刻的隐藏状态共同决定。而t时刻的输出则是由通过非线性变换
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2024-04-02 11:00:31
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人工智能入门学习笔记（PyTorch）项目：Purdue University BME595课程作业IntroductionHomework01——Implementation of 2D Convolution代码与效果图程序详解一、读入图片并将位图转化为张量(Tensor)二、对图像进行卷积2.1 图像卷积原理2.2 初始化2.3 卷积三、对数据处理后保存总结 项目：Purdue Unive
我们知道，RNN（循环神经网络）模型是基于当前的状态和当前的输入来对下一时刻做出预判。而LSTM（长短时记忆网络）模型则可以记忆距离当前位置较远的上下文信息。 在此，我们根据上述预判模型来进行 古诗词的生成模型训练。 首先，我们需要准备好古诗词的数据集：全唐诗共34646首，我把数据文件上传到了我的csdn中，又需要的可以下载训练模型1、获取字典我们首先需要读取诗集，把诗集的每首诗都分离出来存入列
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2024-03-26 11:02:02
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## 使用HanLP RNN_NER模型进行命名实体识别
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是识别出文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，提供了丰富的中文处理功能，其中包括NER任务。本文将介绍如何使用HanLP RNN_NER模型进行命名实体识别，并给出相
原创
2023-10-10 11:38:57
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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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文章目录摘要术语解释一、背景介绍二、RNN声学建模技术2.1CTC训练2.2. 序列鉴别性训练2.3. 声学特征2.4. 依赖语境的音素2.5. 词汇声学模型三、实验3.1. 数据和模型3.2.结果和讨论四、结论 摘要我们最近的研究表明，深度长短时记忆（LSTM）循环神经网络（RNNs）作为语音识别的声学模型，其表现优于前馈深度神经网络（DNNs）。最近，我们研究发现，使用这种LSTM RNNs
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2024-09-06 16:34:41
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1.数据 数据部分需要两个文件，一个是字符转化成索引的字典char2id.json，一个是用来训练的语料data.json。 char2id.json字典格式如下 {"UNK": 0, "淖": 20, "箩": 21, "雨": 22, "漳": 23,...} data.json语料格式如下 [ ...
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2021-10-30 16:57:00
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DL之RNN：基于RNN实现模仿贴吧留言目录输出结果代码设计输出结果更新……代码设计注：CPU上跑的较慢，建议GPU运行代码...
原创
2021-06-15 20:30:21
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DL之RNN：基于RNN实现模仿贴吧留言目录输出结果代码设计输出结果更新……代码设计注：CPU上跑的较慢，建议GPU运行代码
原创
2022-04-22 15:28:15
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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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本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
目录RNN为什么会出现RNNRNN模型架构多输入单输出单输入多输出多输入多输出梯度消失和梯度爆炸LSTM为什么会出现LSTM呢？LSTM模型结构本文介绍RNN模型和LSTM模型。RNN为什么会出现RNN在传统的深度神经网络模型中，我们的输入信息是没有顺序的，比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将词汇映射为词向量，然后输入到神经网络。但是这种输入方式会有一些问题，比如，"我
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2023-07-30 23:43:27
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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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英文词典是手机中经常使用的应用。因此，在本文将结合Android来讨论如何实现一个Android版的英文词典。实现英文词典的方法很多。在本文使用了SQLite数据库来保存英文单词信息。系统通过SQLite数据库中保存的单词信息来查找到与指定英文对应的中文信息。当然，实现这样一个英文词典需要解决一系列技术问题。例如，如何将保存英文单词信息的数据库文件随程序（apk文件）一起发布；发布后如
1 从单层网络谈起在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。2 经典的RNN结构（N vs N）在实际应用中，我们还会遇到很多序列形的数据：如：自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。时间序列问题。例如每天的股票价格等等。序列形的数据
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2024-05-07 19:57:37
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在TensorFlow中，RNN相关的源码主要分为两类，一类是表示基础Cell实现逻辑的类，这些类都继承自RNNCell类，主要包括BasicRNNCell、BasicLSTMCell、GRUCell等。另外一类就是让cell在不同时间轴上运转起来的循环流程控制类，包括动态单向RNN流程类tf.nn.dynamic_rnn、动态双向RNN流程类tf.nn.bidirectional_dynamic
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2024-03-27 09:43:09
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RNN结构本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。CNN中：batchsize 的位置是 position 0.RNN中：batchsize 的位置是 position 1.一、pytorch中两种调取方式对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用.torch.nn.RNNCell() 它只接受序列中的单步输入，必
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2023-07-28 21:23:15
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原创
2021-07-13 14:33:58
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