1. 什么是RNN模型
RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.
RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的
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2024-04-08 12:06:48
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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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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一、RNN简介循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 ，其中
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2024-03-15 15:55:02
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# 使用PyTorch构建RNN模型进行时间序列预测
## 引言
时间序列数据是以时间为变量的数据序列，广泛应用于金融、气象、工业监控等领域。由于时间序列数据常常具有时间依赖性，循环神经网络（RNN）因其对顺序数据的处理能力而成为有效的建模工具。本文将介绍如何使用PyTorch构建简单的RNN模型进行时间序列预测。
## 什么是RNN？
RNN（Recurrent Neural Netwo
目录1、RNN的原理2、LSTM 1、RNN的原理在使用深度学习处理时序数据时，RNN是经常用到的模型之一。RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在 时间片时会将时间片的隐节点作为当前时间片的输入。这样有效的原因是之前时间片的信息也用于计算当前时间片的内容，而传统DNN模型的隐节点的输出只取决于当前时间片的输入特征。RNN结构如下图：
图1：RNN结构图 公式如下(均为参数)
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2024-03-28 18:34:01
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2023-11-08 19:41:37
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时间序列预测——DA-RNN模型作者：梅昊铭1. 背景介绍传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型（NRAX）很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 模型)并结合 Attention 机制的时间序列预测方法。作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型（DA-RNN），能够很好的解决
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2024-04-02 11:08:47
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显然RNN是预测时间序列的，即前后文有关的一些预测，即在时间排列的基础上前后变量变化相关的预测。本文根据sin曲线规律预测cos曲线规律。偷摸说一句，还有一篇博客写RNN（实际上是LSTM）识别手写照片，，，，不能理解，咋还能识别那个东西，一个手写数字照片，很明显每个照片28*28的像素点没有联系嘛真的是，，奇奇怪怪，非要乱来，置我CNN大法于何地。呸好进入正题。首先解释一下里面的一些东西。首先这
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2024-03-31 08:50:00
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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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预测分析表对于LL(1)文法来说，在使用最左推导时，非终结符号的每一步推导使用的产生式是确定的，不用进行试探和回溯。预测分析表的作用：有一个进行语法分析的输入串，开始符号经过最左推导最终与输入串匹配。在匹配过程中，非终结符号需要进行下一步推导时，会根据当前需要匹配的终结符号选择确定的一个产生式。f(需要推导的非终结符号，需要匹配的终结符号)→确定的一个产生式这样的映射关系所组成的矩阵，就是预测分析
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2024-07-26 13:31:25
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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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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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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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RNN是对时间序列数据的一种预测算法，被大量用于金融市场估计、视频序列处理、行为预测等课题中。说起来复杂，实际上和普通的一维神经网络没什么区别，还是权重偏执那一套。那么怎么将上个时间中的知识传下去呢？RNN中有个状态变量(cell state)，上一时间的状态变量和输入数据一起，共同组成本次时间的输入。 常用的RNN结构有LSTM（Long Short-Term Memory, 长短期记忆网络）
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2023-12-19 21:30:38
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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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数据集New Earth | Kaggle1 构建特征集和标签集df_train = pd.read_csv('../input/new-earth/exoTrain.csv') # 导入训练集
df_test = pd.read_csv('../input/new-earth/exoTest.csv') # 导入测试集
from sklearn.utils import shuffle #
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2024-06-10 07:22:38
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# 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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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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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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