在TensorFlow中，RNN相关的源码主要分为两类，一类是表示基础Cell实现逻辑的类，这些类都继承自RNNCell类，主要包括BasicRNNCell、BasicLSTMCell、GRUCell等。另外一类就是让cell在不同时间轴上运转起来的循环流程控制类，包括动态单向RNN流程类tf.nn.dynamic_rnn、动态双向RNN流程类tf.nn.bidirectional_dynamic
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2024-03-27 09:43:09
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Character RNN Tensorflow版本的解析
RNN是一个很有意思的模型。早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力，另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete，即理论上可以模拟任何函数。但实际运作上，一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆。虽
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2024-04-30 18:07:21
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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
一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。也就是说，每调用一次RNNCell的call方法，就相当于在时间上“推进了一步”，这就是RNNCe
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2024-08-30 17:50:41
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1.引言在图像处理中，目前做的最好的是CNN 自然语言处理中，表现比较好的是RNN 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？ 原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的 循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。2.RNN结构：RNN中的结构细节：1.可
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2024-06-18 17:40:00
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# 使用 RNN 实现自然语言处理（NLP）
在自然语言处理中，循环神经网络（RNN）是一种常见的模型，特别适用于处理序列数据。对于刚入行的小白，以下是实现 NLP RNN 的流程和步骤。希望这能为你提供一个清晰的指引。
## 流程概述
下面我们使用一个流程图来展示实现 NLP RNN 的整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[数据
RNN神经网络 一、概述循环神经网络（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），通过网络的内部结构捕捉序列之间的模式特征，一般也是以序列形式输出。RNN(Recurrent Neur
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2023-09-21 12:22:39
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一、为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。比如向下图这样：但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是paddin
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2024-07-19 20:56:18
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RNN以及LSTM的Matlab代码 ▼
最近一致在研究RNN，RNN网络有很多种类型，我主要是对LSTM这种网络比较感兴趣，之前看了Trask的博客（https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/），他给出了基本的RNN的Python代码，我将其用Matlab实现了。此外，在此基础上，我还是实
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2024-08-09 00:10:02
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# 使用PyTorch实现RNN回归
在深度学习中，递归神经网络（RNN）是一种用于处理时序数据的强大模型。在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现基本的RNN回归模型。以下是实现此任务的完整流程。
## 实现流程
为了方便理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
文章目录一、案例介绍二、代码实现1.数据预处理2.编码器3.解码器4.基于注意力机制的解码器5.训练函数6.画图和评估函数总结 一、案例介绍今天要实现的一个案例是用RNN和注意力机制实现seq2seq的一个英译法的任务，将通过encoder和decoder对语言进行编码和解码。所使用的数据就是一句英文对应一句法文（像下面的图片这样），总共有135842条数据，被保存在一个txt文件中。二、代码实现
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2024-07-20 11:13:36
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一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)
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2024-05-09 11:12:08
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感谢阅读RNN简介传统RNN内部结构过程演示内部计算公式RNN輸出激活函数tanhPytorch构建传统RNN梯度计算LSTM介绍遗忘门结构分析：输入门结构分析:细胞状态更新分析:输出门结构分析:结构图梯度公式现实生活列子加强理解代码示例GRU介绍结构图个人对GRU的理解LSTM难以比拟的两个地方RNN示例（人名分类问题）案例介绍数据集下载与解释导包查看常用字符数量构建国家名字，并获取国家数量读
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2024-03-25 18:30:40
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我们将建立和训练一个基本的字符级RNN来对单词进行分类。 字符级RNN将单词读取为一系列字符(characters)-在每一步输出一个预测和“隐藏状态(hidden state)”， 将其先前的隐藏状态输入到下一步。我们将最后的预测作为输出，即单词属于哪一类。具体来说，我们将对来自18种语言的几千个姓氏(surnames)进行训练，并根据拼写预测一个名字来自哪种语言：$ python predic
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2024-07-12 18:52:04
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def my_lstm_layer(input_reps, lstm_dim=int(768 / 2), input_lengths=None, scope_name="my_rnn", reuse=False, is_
原创
2022-07-19 11:40:11
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残差网络的实现与数据测试参考文献为什么提出残差网络随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。我们就考虑网络足够深，是不是效果会更好？经过许多科研大佬们研究，也发现随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。在这科普一下什么交梯度弥散和梯度爆炸。下面看看网友们给出的解释：梯度弥散：当使用
目录1. 使用Numpy实现SRN 2. 在1的基础上，增加激活函数tanh 3. 分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN5. 实现“Character-Level Language Models”源代码（必做）7. “编码器-解码器”的简单实现（必做）简单循环网络 （ Simple Recurrent Network ，
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2024-04-03 09:41:57
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上回分析了run_model函数的configuration过程，其中load_placeholder_into_network函数用于构建该语音识别系统中RNN网络的基本结构，本回将分析以下该网络。1.RNN简介人们并不是从每秒钟他接收到的信息开始处理的，就像在看一篇论文的时候，大家都是先理解前文，然后根据现在的信息逐渐获得完整的信息。关于这些带有时间信息的序列处理时，传统的DNN可能无能为力。
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2024-07-07 21:54:51
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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。
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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