目标检测一直是计算机视觉中比较热门的研究领域，有一些常用且成熟的算法得到业内公认水平，比如RCNN系列算法、SSD以及YOLO等。如果你是从事这一行业的话，你会使用哪种算法进行目标检测任务呢？在我寻求在最短的时间内构建最精确的模型时，我尝试了其中的R-CNN系列算法，如果读者们对这方面的算法还不太了解的话，建议阅读《目标检测算法图解：一文看懂RCNN系列算法》。在掌握基本原理后，下面进入实战部分。
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2024-02-19 11:41:51
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环境：ubantu16.04 +cudnn7.0+cuda_9.0.176 git代码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN检查安装需要numpyscipyPillowcythonmatplotlibscikit-imagetensorflow>=1.3.0keras>=2.0.8opencv-pythonh5pyimgaugIPython[a
一、RNN模型简介1定义 Rnn， recurrent neural network，循环神经网络，一般以序列数据(比如，一句话，一段录音)为输入， 通过网络内部的结构有效捕捉 序列之间的关系特征，一般也是以序列系列形式输出。2 网络结构一般是单层神经网络结构，Rnn的循环机制,使得模型也从上一时间步产生的结果 h(t-1)，能够作为当下时间步输入的一部分。也
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2024-03-15 11:46:46
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2023-08-11 14:07:43
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Embedding层介绍cellimport osimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import
原创
2021-01-28 11:42:51
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# RNN代码pytorch实战回归
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch来实现一个简单的回归问题。我们将使用循环神经网络（RNN）来预测一个连续值。在这个任务中，我们将使用一个简单的示例数据集，并给出详细的步骤和代码示例。
## 2. 数据集
我们使用一个简单的数据集来演示回归问题。该数据集包含一个时间序列，每个时间步骤都有一个连续的目标值。我们的目标是根据先
原创
2023-08-23 09:59:28
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这篇文章主要详细介绍的RNN的原理。由于看到CRNN这块，想着把RNN也好好看看，所以留下第五系列的坑，以后有时间再填吧。。。目录1、基于Python的RNN实践2、加载数据集3、RNN网络模型3.1、前向传播3.2、反向传播（BPTT）4、模型优化5、模型预测RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条
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2023-10-18 17:26:55
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2023-11-08 19:41:37
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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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RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，通常用来记录某个变量在连续的时间间隔内的变化。这些数据点可以是按秒、分钟、小时、天、周、月、年等时间间隔收集的。在金融领域，时间序列常用于股票价格、交易量、汇率等数据的分析。时间序列分析的目的是从历史数据中提取信息，了解数据的统计特性，并对未来值进行预测。时间序列可以从多个维度进行分类，主要包括以下几种：按数据频率分类：高频数据（如股票的逐笔交易数据）、日数据、月数据等。按数据的稳定性分类。
# Python RNN
## 1. Introduction
Recurrent Neural Networks (RNNs) are a type of artificial neural network that have the ability to process sequential data. They are widely used in various fields such
原创
2023-10-25 20:41:14
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作者 | 泳鱼循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。一、 RNN 网络类型 RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型：（1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算
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2023-09-22 09:08:54
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RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)作者: Morvan 本代码基于网上这一份代码 code本节的内容包括:设置 RNN 的参数这次我们会使用 RNN 来进行分类的训练 (Classification). 会继续使用到手写数字 MNIST 数据集. 让 RNN 从每张图片的第一行像素读到最后一行, 然后再进行分类判断. 接下来我们导入
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2024-08-08 11:25:32
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下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division
from io import open
import glob
import
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2023-10-26 13:51:14
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目录6 循环神经网络6.3 数据集（周杰伦歌词）6.3.1 读取数据集6.3.2 字符索引6.3.3 时序数据采样6.3.3.1 随机采样6.3.3.2 相邻采样6.4 循环神经网络从零实现6.4.1 one-hot6.4.2 初始化模型参数6.4.3 定义模型6.4.4 预测函数6.4.5 梯度裁剪6.4.6 困惑度6.4.7 定义训练函数6.4.8 训练模型并创作歌词6.5 简洁实现6.5.
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2024-05-14 16:16:46
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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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概要：本文是先简单介绍卷积神经网络，随后分成三块来介绍： 1、用python中的numpy库实现简单RNN； 2、keras中使用simpleRNN来实现RNN； 3、将keras中的simpleRNN用于IMDB电影评论项目。 文章目录概要用Numpy实现简单RNN用keras中的SimpleRNN循环层实现RNN将keras中的模型用于IMDB电影评论分类准备IMDB数据用Embedding层
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2023-11-07 09:36:29
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Pytorch框架,CharRNN自动唐诗生成RNN简单解析实验部分初始语料处理载入到数据类定义Pytorch神经网络预测生成部分主函数部分结果展示 RNN简单解析RNN(RecurrentNeuralNetwork)又称循环神经网络, 以其独有的隐藏状态的输入h在序列问题和文本问题上,有比较好的实现.为了做个对比我们先来看看普通的神经网络长什么样子: 然后我们再来看看RNN的标准架构: 其实R
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2023-12-24 00:15:35
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摘要Ng深度学习课程第五部分序列化模型，第一周作业numpy实现RNN，并利用RNN生成恐龙名称实验。涉及到正向传播、反向传播公式，程序的整合，部分理论学习。代码注释添加了部分说明。 程序地址：https://github.com/ConstellationBJUT/Coursera-DL-Study-Notes代码结构dinos.txt：数据文件，每行是一个恐龙名称 红色框：numpy实现的rn
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2023-10-21 08:51:19
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