多路并发,并行计算 Parallel Computing with R使用R进行并行计算The R language offers advantageous means capable of creating statistical models, data processing and visualization methods, but scaling can be difficult wi
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2024-06-10 12:16:21
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文章目录1. Title2. Summary3. Problem Statement4. Method(s)4.1 Encoder and Decoder Stacks4.1.1 Encoder4.1.2 Decoder4.2 Attention4.2.1 Scaled Dot-Product Attention4.2.2 Multi-Head Attention4.2.3 Application
HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型） CRF（Conditional Random Field，条件随机场），RNN深度学习算法（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）。输入条件连续 LSTM（Long Short Term Memory）则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系，输入条件不连续是用， 核心是实现了 dL
以下叙述只是简单的叙述，CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多，而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取，用于RNN语句生成图片标注。2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。还有很多领域，比如根据面目表情判断情感，用于遥感地图的标注，用于生物医学的图像解析，用于安全领域的防火实时监控等。而且现阶段关于CNN+RNN的研
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2024-03-07 13:41:11
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RNN中为什么使用使用tanh激活，不用sigmoid、Relu Sigmoid函数的导数范围是(0,0.25], Tanh函数的导数是(0,1]。由于RNN中会执行很多累乘，小于1的小数累乘会导致梯度越来越接近于0,出现梯度消失现象。Tanh与Sigmoid相比，梯度更大，收敛速度更快并且出现梯度消失的情况要优于Sigmoid。另一点是Sigmoid的输出均大于0，不是零对称的，这会导
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2024-06-27 21:50:42
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RNN模型和HMC模型，都是适合处理时间序列的模型。这两者在结构上具有一定的相似性。笔者在学习这两个模型的时候，对他们之间的关系非常感兴趣，但是却一度十分困惑：它们之间是否存在可互相表示的关系？哪一个的通用性更强？答案其实大家心里都有了吧，只是缺了一个严格的证明。本文将为机器学习算法领域的爱好者证明一个大家都知道的事情：可以用经典RNN网络模型来表达隐马尔科夫链模型。1. 隐马尔科夫链模型隐马尔科
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2024-10-25 15:05:31
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阅读Antonio Gulli《Deep Learning with Tensorflow 2 and keras》Second Edition 第八章 RNN笔记RNN和CNN是当下深度学习应用领域中的两大主流结构，CNN 在2012年就开始大行其道，而 RNN 的流行却要到2015年以后了CNN 这种网络架构的特点之一就是网络的状态仅依赖于输入，而 RNN 的状态不仅依赖于输入，且与网络上一时
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2024-03-20 10:01:49
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近日，一种新算法的出现打破了这一惯常认知，可以并行化 RNN 和 NeuralODE 等非线性序列模型的评估和训练，从而为相关研究和
原创
2024-08-07 12:04:26
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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。
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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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
二叉树的存储结构
原创
2021-08-08 16:10:06
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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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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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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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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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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.背景介绍深度学习技术的发展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用，已经取得了显著的成果。在这些领域中，循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种非常重要的神经网络架构，它们具有很强的表示能力和学习能力。在本文中，我们将对比分析 RNN 和 LSTM 的优势和不足，以帮助读者更好地理解这两种神经网络架构的特点和应用场景。1.1 RNN 简介RNN 是一种特殊的神经网络结构，
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2024-06-10 09:23:59
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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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