读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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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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一、matlab中的随机函数有：rand、randn1、rand（）功能：生成0-1之间的伪随机数 e.g. rand(3) 生成一个3*3的0-1之间的伪随机数矩阵2、randn（）功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)2、randn功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)rand（）是产生随机数的，每一次产生的都不一样，这样才叫做随机数。但是，有些情况，如果我需要
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2024-09-08 19:02:11
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RNN 反向传播公式推导（非矩阵式）因为模式识别非要用Latex来编辑公式，所以逼着我写一次博客。嗯，说不定这是一个很好的开始。因为笔者的水平有限，所以如果有不慎有疏漏，烦请不吝赐教。 关于RNN的基础知识和反向传播的定义就不再赘述，这不是本篇博客所要讲的重点。如果你感觉自己对RNN有一定了解而且至少已经知道三层神经网络反向传播怎么推导了之后，再来看这个比较合适。RNN模型的可视化（好像
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。
递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 16 Nov 2016 前几天写了学习Embeddings的例子，因为琢磨了各个细节，自己也觉得受益匪浅。于是，开始写下一个LSTM的教程吧。 还是Udacity上那个课程。 源码也在Github上。非常棒的技术，可能它已经向我们揭示了“活”的意义。RNN我已经尝试学习了几次，包括前面我这篇笔记，所以就直接进入代码阅读吧。 读例子程序： 1. 引
本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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NAT 英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,它是一个 IETF(Internet Engineering Task Force, Internet 工程任务组)标准，允许一个整体机构以一个公用 IP（Internet Protocol）地址出现在 Internet 上。顾名思义，它是一种把内部私有网络地址（IP 地址）翻译成合法网络 I
一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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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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二叉树的存储结构
原创
2021-08-08 16:10:06
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1.RNN RNN的英文全称是Recurrent Neural Networks,即循环神经网络，它是一种对序列数据进行建模的深度模型。序列的数据不太好用原始的神经网络处理。为了解决处理序列建模的问题，RNN引入了隐态h，h可以对序列数据提取特征，通过一定的转换作为输出。常见的结构如下：其中是h隐态，X输入
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2024-03-21 22:26:54
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RNN理解：对于一段输入，如果前后文之间有关联，传统神经网络不能提取、处理这种关联信息（输入的各部分是独立无影响的）RNN可以在训练时，将前一阶段的特征保留，并传入到下一阶段一同训练，一定程度上处理了前后文的关联关系作用：对于时序输入问题进行训练：文本分析、机器翻译 RNN结构示意： 对于t时刻的RNN cell，有两个输入，一个输出：Xt：t时刻的输入
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2024-04-25 18:46:57
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本文介绍了用于涡轮桨距角控制的永磁同步发电机（PMSG）和高性能在线训练递归神经网络（RNN）的混合模糊滑模损失最小化控制的设计。反向传播学习算法用于调节RNN控制器。PMSG速度使用低于额定速度的最大功率点跟踪，其对应于低风速和高风速，并且可以从风中捕获最大能量。设计了具有积分运算切换面的滑模控制器，利用模糊推理机制估计不确定性的上界。简介最近，风力发电系统作为清洁和安全的可再生能源引起了极大的
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2024-08-01 17:15:50
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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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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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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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长依赖是指：在处理长时间问题的问题时，由于梯度消失造成的较远信息对此时几乎不产生影响，对于一段长文本而言，其中的语言含义可能存在于开头和结尾的两个词上，但是通常的神经网络由于梯度消失问题没办法建立起相应的语义联系。 目前大约有三类机制解决长期依赖的学习问题，分别是门机制、跨尺度连接和特殊初始化。【门机制】代表作
LSTM: Long Short-Term MemoryGRU: Gated R
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2024-03-21 21:19:57
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