babi_memnn.py用记忆神经网络训练bAbI数据集 - bAbI数据集下载到一半时如果取消，会得到不完整的文件而报错，此时应当在代码中打印出下载地址，如path = get_file(...) print(path)，然后删除这个文件，不过一般在home目录下，windows在用户目录下 - 在分析代码时，先直接看模型summary以及喂入的数据集，之后返回看数据集是怎样得到的。 1
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2024-07-24 22:14:45
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Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之源码运行源码介绍数据集格式介绍预训练模型修改部分源码文件 源码介绍我想大多数人跟我一样，而且肯定是想要把源码先跑起来，然后慢慢看里面细节。我用的是windwos，一些最基本的环境，用到的库这种我就不说啦，具体可以看项目里的requirements.txt文件，或者百度。那就先说说keras版的源码，很多的源码是从yhenon克隆来的，
keras 安装首先安装anaconda，因为keras是在TensorFlow基础上再封装的框架。需要再anaconda环境里面安装TensorFlow。最后安装keras。注意：TensorFlow=2.6、Keras=2.6、Python=3.6版本兼容问题。线性回归导入依赖import numpy as np # 生成随机点
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-09-02 22:58:31
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from keras.optimizers import Adam, SGD
1.Keras参数optimizers定义:optimizer是优化器(优化参数的算法)
可用的优化器:
1.SGD(随机梯度下降)
from keras.optimizers import SGD
sgd = SGD(lr=0.01,momentum=0,decay=0,nesterov=False)
lr:
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2024-09-14 14:20:27
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# univariate cnn-lstm examplefrom numpy import arrayfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTMfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Flattenfrom keras.layers impo
原创
2023-01-16 07:32:29
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keras rnn中常见的rnn layer1. LSTMLSTM内部结构如下，公式为input gate:it=σ(Wixt+Uih(t−1))forget gate:ft=σ(Wfxt+Ufh(t−1))output :ot=σ(Woxt+Uoh(t−1))New memorycell:c~t=tanh(Wcxt+Ucxt)Final memorycell:ct
原创
2022-01-05 14:01:33
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目录一、RNN算法1.1、什么是RNN？1.2、为什么要发明RNN？1.3、RNN的结构和原理？1.4、RNN的特性？1.5、前向传播和反向传播?梯度消失问题?二、 LSTM算法2.1、什么是LSTM?2.2、LSTM原理2.3、LSTM如何解决梯度消失问题？2.4、双向LSTMReference 一、RNN算法1.1、什么是RNN？RNN是一种神经网络，类似CNN、DNN等，RNN对具有序列特
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2024-08-12 12:03:27
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目录1 池化层1.1 最大池化层1.2 平均池化层1.3 全局最大池化层1.4 全局平均池化层2 Normalization2.1 BN2.2 LN下篇的内容中，主要讲解这些内容：四个的池化层；两个Normalization层;1 池化层和卷积层相对应，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。1.1 最大池化层tf.keras.la
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2024-04-03 20:23:27
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RNN在深度学习中占据重要地位，我们常常调用tensorflow的包就可以完成RNN的构建与训练，但通用的RNN并不总是能满足我们的需求，若要改动，必先知其细。也许你会说，我自己用for循环写个rnn的实现不就好了嘛，当然可以啊。但内置的函数一般都比for循环快，用 while_loop 的好处是速度快效率高，因为它是一个tf的内置运算，会构建入运算图的，循环运行的时候不会再与python作交互。
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2024-06-07 14:27:03
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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 的基本原理+pytorch代码 文章目录RNN 的基本原理+pytorch代码1.RNN模型的结构2.模型输入（inputs）3.隐藏层（hidden）4.输出层（output）5.反向传播6.RNN的缺陷：长依赖问题7.pytorch调用RNN 1.RNN模型的结构传统的神经网络结构如下，由输入层，隐藏层和输出层组成而RNN跟传统神经网络的最大区别在于每次都会将前一次的隐藏层结果带到下一
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2023-09-25 16:25:45
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Keras实现基础卷积神经网络1. 卷积神经网络基础2. Keras实现卷积神经网络2.1 导入相应的库2.2 数据集的加载与处理2.3 构建模型2.4 模型的编译与训练2.5 学习曲线绘制2.6 模型验证 1. 卷积神经网络基础卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网
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2024-04-24 10:31:31
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文章目录RNN简介1.RNN的应用2.什么是RNN？3.RNN用来做什么？4. 训练RNNsKeras代码实现（Mnist）RNN简介1.RNN的应用RNN主要有两个应用，一是评测一个句子出现的可能性，二是文本自动生成。\2.什么是RNN？RNN之所以叫RNN是因为它循环处理相同的任务，就是预测句子接下来的单词是什么。RNN认为在这循环的任务中，各个步骤之间不是独立，于是它循环记录前面所...
原创
2021-06-10 17:32:44
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文章目录RNN简介1.RNN的应用2.什么是RNN？3.RNN用来做什么？4. 训练RNNsKeras代码实现（Mnist）RNN简介1.RNN的应用RNN主要有两个应用，一是评测一个句子出现的可能性，二是文本自动生成。\2.什么是RNN？RNN之所以叫RNN是因为它循环处理相同的任务，就是预测句子接下来的单词是什么。RNN认为在这循环的任务中，各个步骤之间不是独立，于是它循环记录前面所...
原创
2022-03-01 10:31:40
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目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclass NeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()
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2023-11-20 10:20:38
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早上看到用python代码实现rnn，看了下原地址，rnn原理比较简单，但是有了各种变种如lstm、seq2seq等模型，目前查看的一些资料rnn都是基于一些框架来实现，比如tensorflow、deeplearning4j，caffe等，很少有徒手实现，刚刚看好到一篇记录下：
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2024-05-22 17:23:57
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RNN 循环神经网络 循环神经网络循环核： 参数时间共享，循环层 提取时间信息。下图是一个记忆体：存储 每个时刻状态的信息设定 记忆体 个数改变 记忆体 容量当记忆体个数被指定，输入 x，输出 y 被指定。 记忆体当前时刻 存储信息 为 Ht等于 tanh(当前时刻输入特征Xt 乘以 矩阵 Wxh 加 上一时刻记忆体存储状态Ht-1 乘以 矩阵 Whh 加上 偏置项Bh)&
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2023-10-08 10:17:56
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GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络，它包含了一些特殊的门控机制，用于控制信息的流动和更新。比起RNN（Recurrent Neural Network），GRU支持隐状态的门控，这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态，以及应该何时重置隐状态。 GRU中的更新门（Update Gate）是其中一种门控机制，它可以控制新状态中有多少个是旧状态的副本
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2024-04-19 16:03:54
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博客作者：凌逆战Keras实现RNN模型SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initiali
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2024-03-26 11:05:38
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本教程通过跟踪和理解每个模型执行的计算，重点介绍了常见RNN算法的结构。 它适用于任何已经了解一般深度学习工作流程，但又无需事先了解RNN的人。 如果您真的从未听说过RNN，可以先阅读Christopher Olah的这篇文章。本篇文章着重于逐步理解每个模型中的计算，而无需注意训练有用的东西。 它用Keras代码说明，分为五个部分：TimeDistributed componentSimple R
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2021-04-29 08:56:39
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