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
转载
2023-12-24 00:15:35
63阅读
# 使用 Python 实现 RNN 算法的实例
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 实现循环神经网络（RNN）算法。我们将逐步介绍整个流程，并提供详细的代码示例，确保即使是刚入行的小白也能理解每个步骤。下面的表格概述了实现 RNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入库和数据集 |
| 3
1.RNN我们前面学习的简单的神经网络和卷积神经网络都有一个主要的特点，就是它们都没记忆能力，即他们都是单独处理每个输入，在前一个输入和后一个输入之间没有任何关系。比如你需要处理数据点或者时间序列，你就需要向网络同时展示整个序列，即将序列转换成单个数据点输入。这种输入方式的网络被称为前馈神经网络(feddforward network)可我们在阅读句子时是一个词一个词地阅读，在阅读一个词时往往会记
转载
2023-11-02 12:50:41
66阅读
1. 概要我的最佳学习法就是通过玩具代码，一边调试一边学习理论。这篇博客通过一个非常简单的python玩具代码来讲解递归神经网络。那么依旧是废话少说，放‘码’过来！
1. import
2. np.random.seed(0)
3.
4. # compute sigmoid nonlinearity
5. def
6. 1/(1+np.exp(-x))
7. retur
本人前段时间学习和研究神经网络的理论和编程，特别关注了在语音识别、语言模型、机器翻译等方面有广泛应用的RNN模型和LSTM模型。发现绝大多数有关RNN模型的文章，对于RNN模型的基本结构和前向传播公式基本是相同的，但是在误差反向传播方面，存在不同版本的理论公式，虽然大致相同，但还是有很多不同的地方，而且对公式的解释也会各有不同。在研究了多个版本
转载
2024-04-09 21:50:18
223阅读
R-CNN方法框架：区域推荐(region proposal)：
常见的方法有selective search和edge boxes,给定一张图片，通过选择性搜索算法产生1000~2000个候选边框，但形状和大小是不相同的，这些框之间是可以互相重叠互相包含的；利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口的情况下保持较高的召回率(Recall)；对于卷积神经网络模型，研究中较
转载
2024-04-01 09:45:15
35阅读
Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺
转载
2024-08-02 08:04:39
74阅读
常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）引言RNNLSTM门控记忆元输入门、输出门和遗忘门候选记忆元记忆元隐状态LSTM的简洁实现GRU结构详解GRU的简洁实现常用应用方式 引言之前已经实现讲解并实现过了RNN模型，而LSTM可以弥补RNN的一些缺点，GRU是LSTM的简化版本，这里我们就回顾一下RNN模型，接着循序渐进讲解LSTM和GRU。 CNN和全连接网络的数据表示能力已经很强了，
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.
转载
2023-08-11 14:07:43
104阅读
RNN求解过程推导与实现
RNN
LSTM
BPTT
matlab code
opencv code
BPTT,Back Propagation Through Time.首先来看看怎么处理RNN。RNN展开网络如下图
# Java RNN算法库
## 介绍
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常用于处理序列数据的人工神经网络。它具有记忆性和递归性的特点，能够对序列数据进行建模和预测。对于Java开发者而言，使用合适的Java RNN算法库能够方便地构建和训练RNN模型。
本文将介绍一些常用的Java RNN算法库，并提供代码示例。
## deeplearning
原创
2023-08-24 03:36:15
177阅读
目录1、原理2、数据集3、代码以及注释 1. 数据准备：2. 构建训练数据集：3. 测试集数据测试：4、运行结果5、总结6、致谢1、原理邻近算法，或者说K最近邻（KNN，k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。接下来对KNN算法的思想：就是在训练集中数据和标签
转载
2024-10-27 11:18:36
102阅读
# RNN算法Java实现
## 整体流程
下表为实现RNN算法的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的包和库 |
| 2 | 定义RNN模型的结构 |
| 3 | 初始化模型参数 |
| 4 | 实现前向传播算法 |
| 5 | 实现反向传播算法 |
| 6 | 训练模型 |
| 7 | 使用模型进行预测 |
## 代码实现
### 步骤
原创
2024-05-01 06:28:19
66阅读
参考：ICRA 2022丨Argoverse运动预测冠军，轻舟智航提出基于路径感知的图注意力模型 - 知乎 (zhihu.com)论文链接：[2202.13772v1] Path-Aware Graph Attention for HD Maps in Motion Prediction (arxiv.org)阅读总结：关键词：图注意力模型摘要： &n
1. CNN算法CNN算法原理
2. RNN算法最早CNN算法和普通算法类似，都是从由一个输入得到另一个输出，不同的输入之间没有联系，无法实现一些场景（例如：对电影每个时间点的时间类型进行分类，因为时间是连续的，每一个时间点都是由前面的时间点影响的，也就是说输入之间有关联）
2.1 典型的序列数据文章里文字内容语音里音频内容股票市场中价格走势
2.2 基本原理RNN 跟传统神经网络最大的
原创
2022-06-23 17:54:46
1632阅读
函数函数： 1、定义了之后，可以在任何需要它的地方调用 2、没有返回长度，只是单纯的打印具体到函数表达字符长度与 len（）的区别： 1、len（） 不能变，只能计算 s字符串的长度2、只是输出了结果return 返回值&n
转载
2023-08-12 14:30:46
90阅读
看了花书上的RNN和莫凡python关于RNN的实战演练，现在来总结一下：主要分5部分：1、LSTM实现MNIST数据集分类2、RNN实现三角函数的回归问题3、LSTM实现三角函数的回归问题4、深度循环神经网络5、RNN实现语言模型6、LSTM实现语言模型 一、RNN基本结构在4部分的实战之前，首先需要准备RNN基础知识：RNN，循环神经网络，是用于处理和离散时间序列有关的神经网络，相较
转载
2023-11-21 21:52:28
45阅读
&nbs
转载
2023-11-08 19:41:37
153阅读
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
转载
2023-10-18 17:26:55
13阅读
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
转载
2024-08-12 12:03:27
74阅读
