我想在这边篇文章浅入浅出的谈谈这几个方面，当然深度学习你所要了解必然不仅仅如此，后面如果有机会我会一篇篇的完善：CNN/RNN理解Attention理解深度学习（CNN和RNN）传统领域的简单应用关于深度学习的一些想法大概会将全文分为以上几块，大家可以跳读，因为本文理论上应该会冗长无比，肯定也包括数据块+代码块+解析块，很多有基础的同学没有必要从头在了解一遍。好了，让我们正式开始。CNN/RNN理
转载
2024-08-08 22:12:50
38阅读
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
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循环神经网络的直观理解：基于TensorFlow的简单RNN例子RNN 直观理解一个非常棒的RNN入门Anyone Can learn To Code LSTM-RNN in Python(Part 1: RNN)
基于此文章，本文给出我自己的一些愚见基于此文章，给出其中代码的TensorFlow的实现版本。完整代码请看这里
RNN的结构如果从网上搜索关于RNN的结构图，大概可以下面的结构图
转载
2024-03-21 08:50:26
29阅读
1. 前言本文讲解循环神经网络（RNN）的改进方法，并使用改进的RNN实现电影评论情感分析。 本人全部文章请参见：博客文章导航目录 本文归属于：自然语言处理系列 本系列实践代码请参见：我的GitHub 前文：长短期记忆网络（LSTM）原理与实战 后文：Sequence-to-Sequence模型原理2. 多层RNN（Stacked RNN）在深度学习领域，可以将许多全连接层堆叠，构成一个多层感知机
转载
2024-03-26 15:26:13
125阅读
RNN，LSTM,GRU的结构解析RNN结构及代码什么是RNN模型RNN模型的构造RNN模型代码RNN模型的优缺点LSTM结构及代码什么是LSTM模型LSTM的结构Bi-LSTM的简单介绍GRU结构及代码什么是GRU模型GRU模型的结构GRU使用实例RNN结构及其变体就说完了，有什么问题欢迎留言。 RNN结构及代码什么是RNN模型RNN（Recurrent Neural Network）中文叫做
转载
2024-03-19 19:03:40
55阅读
近日在旧金山举行了一年一度的 OpenZFS 开发者峰会。会议主题包括介绍 OpenZFS 现状、亚马逊 AWS 如何大规模使用 OpenZFS，以及开源开发者目前正在解决的一些优化和改进等内容。从演讲主题来看，此次峰会有不少关于优化 OpenZFS 性能的分享。例如讨论 Zvol 性能、改进 OpenZFS 压缩、在用户空间中运行 ZFS、更快的 ZFS scrub 和其他正在推进的工作、以及共
转载
2024-07-10 13:07:35
96阅读
让RNNs更加高效（Making RNNs More Effective）这节课我们学习三个技巧来提升RNN的效果，分别是：多层RNN（Stacked RNN）双向RNN（Bidirectional RNN）预训练（Pre-train）多层RNN（Stacked RNN）我们知道，可以把许多全连接层/卷积层堆叠起来，构成一个很深的网络来提升效果。同样的道理，我们也可以把多层RNN堆叠起来，构成一个
转载
2024-10-25 15:14:13
29阅读
由于卷积神经网络不擅长处理语音数据、翻译语句等有先后顺序的数据结构。随之而来的循环神经网络(Recurrent Natural Network,RNN)它特别适合处理序列数据，RNN已经成功应用于自然语言处理(Neuro-Linguistic Programming)、语音识别、图像标注、智能翻译等场景中。 RNN网络结构的应用 随着深度学习的不断发展和网络结构的优化，循环神经网络出现其
转载
2023-06-16 19:03:19
219阅读
Simple RNNs(SRNs)[2] SRNs是RNNs的一种特例，它是一个三层网络，并且在隐藏层增加了上下文单元，下图中的yy便是隐藏层，uu便是上下文单元。上下文单元节点与隐藏层中的节点的连接是固定(谁与谁连接)的，并且权值也是固定的(值是多少)，其实是一个上下文节点与隐藏层节点一一对应，并且值是确定的。在每一步中，使用标准的前向反馈进行传播，然后使用学习算法进行学习。上下文每一个节点
转载
2024-03-26 11:02:22
70阅读
更新有三AI与阿里天池联合推出的深度学习系列课程
原创
2021-08-10 15:03:31
187阅读
循环神经网络 RNN（recurrent neural network）特点：RNN对具有序列特性的数据非常有效 能挖掘数据中的时许信息及语义信息 序列特性：符合时间顺序、逻辑顺序或其他顺序的。如：人的语言、语音、股票结构： 如果先不看W，展开，图就变成了 全连接神经网络结构：X是某个字或词的特征向量，作为输入层。上图是三维向量U是输入层到隐藏层的
转载
2024-05-14 16:42:48
57阅读
都是从其他文章看到的，自己总结归纳一下，只是作为复习用，图片很多很多。RNN循环神经网络，是用来处理一些序列问题，翻译，曲线预测之类的，当然发展到现在，网络都是加夹在一起用的。基本结构是这样的： xt表示当前输入，h(t-1)为上一个的输出，h(t)是输出，h0需要自己初始化的，w表示权重，从表达式就可以看出当前的输出与之前的输出是由一定的关系。如何训练的？和CNN差不多，都是利用BP来
转载
2024-07-01 21:03:36
89阅读
前言：针对之前n-gram等具有fixed-window size的模型的缺点，例如无法处理任意长度的输入、不具有记忆性等，提出了一个新的模型：循环神经网络（RNN）。下对其做简要介绍：RNN：RNN的特点是有多少输入就有多少对应的激活值。可以看成输入是在时间上有先后的，每一次输入是一个时间步，每一个时间步产生激活值，也可能产生预测值（根据需要）。 RNN的不同点是，它不是仅用本时间步的输入值来预
转载
2024-03-17 13:22:49
40阅读
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
转载
2024-05-07 19:57:37
27阅读
上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别，深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度，今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的？1. 处理变化长度的输入到目前为止，我们已经知道在RNN中怎么使用固定长度的输入，准确的说是两个时刻长度的输入，但是如果输入的序列是变化长度的呢？比如一个句子。这种情况下，当我们调用dynami
转载
2024-08-12 13:17:26
81阅读
RNNRNN（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：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN它并非刚性地记忆所有固定长度的
转载
2023-09-25 21:35:27
243阅读
RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。 RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决.这里主要说一下几个常见的应用领域:自然语言处理(NLP): 主要有视频处
转载
2024-05-13 22:17:40
31阅读
在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——DNN和CNN，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(R
转载
2023-12-04 13:27:30
88阅读
一、 tf.nn.dynamic_rnn的输出
tf.nn.dynamic_rnn的输入参数如下tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swa
转载
2024-08-06 11:01:17
54阅读
