RNN: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）。RNN的结构及变体基础的神经网络包含输入层、隐层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接。激活函数是事先确定好的，那
转载
2024-05-06 10:46:21
297阅读
1.设置画布(Figure):matplotlib.pyplot.figure([figsize=None,dpi=None,facecolor=None,edgecolor=None,frameon=True,**kwargs])
#参数说明:None表示默认值来自全局设置
figsize:指定画布大小;为(<width>,<height>)
基本绘图：(1) plot是标准的绘图库，调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口（其中y是x的函数）。输入的参数为具有相同长度的数组（或列表）；或者plot(y)是plot（range(len(y)),y）的简写。例1：python实现使用200个采样点来绘制sin(x)，并且每隔四个点的位置设置标记。import numpy as npimport matplotlib.py
转载
2024-08-19 15:44:46
105阅读
import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['mat
原创
2022-05-19 20:59:54
671阅读
# Python科研绘图模板：提升科研可视化效果
科学研究中，数据可视化是一种重要的手段，能够将数据以图形的形式展示出来，帮助研究者更好地理解数据、发现规律、得出结论。Python作为一门功能强大的编程语言，拥有丰富的绘图库，可以实现各种各样的科学绘图效果。
本篇文章将介绍一种Python科研绘图模板，结合Matplotlib和Seaborn两个常用的绘图库，帮助科研工作者提升对数据的可视化效
原创
2023-12-25 09:03:02
145阅读
在研究和撰写论文时，数据可视化的重要性不可忽视，尤其是在使用 Python 进行论文绘图时。本文将为你提供一个完整的 Python 论文绘图模板，涵盖从环境准备到扩展应用的每一个环节，帮助你更高效地进行数据可视化。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境准备就绪。下面是一些前置依赖项的安装步骤以及硬件资源的评估和时间规划。
### 前置依赖安装
我们将使用 Python 的一些数
发点感想
原创
2022-08-23 16:44:49
102阅读
推荐一个绘图模板，非常适合深度学习的绘图，可以看下效果：推荐一个绘图模板，非常适下载地址。...
转载
2023-07-23 00:26:40
241阅读
# 深度学习绘图模板使用指南
在深度学习的应用中，图形化的表示法让复杂的模型和算法变得更为直观。在此，我们将介绍如何使用Visio绘制深度学习相关的图示，同时提供相关的代码示例，帮助理解深度学习的核心概念。
## 什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，旨在通过多层神经网络模拟人脑的工作方式。它通过大量数据的学习，可以自动提取特征和模式，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等
原创
2024-09-12 04:09:31
1045阅读
自己整理注释的Python画图合集，包含常见的各种画图类型。1.Python 饼状图import numpy as np # 加载数学库用于函数描述
import matplotlib.pyplot as plt
###########画ax1 ax1为单柱状图 ################
# # 饼状图
# plot.figure(figsize=(8,8))
labels = [
转载
2023-08-25 16:05:36
133阅读
# 神经网络绘图模板下载
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的算法模型，广泛应用于机器学习和深度学习领域。在理解和应用神经网络时，绘制网络结构图是一个重要的辅助工具。本文将介绍一个神经网络绘图模板的下载方法，并提供代码示例。
## 神经网络绘图模板下载
为了简化神经网络绘图的过程，有许多便捷的工具和库可供选择。其中一种常用的方法是使用Python编程语言中的`Graphvi
原创
2023-07-22 02:04:50
197阅读
1、导入库import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib.pyplot import MultipleLocatormatplotlib.pyplot 必导 from matplotlib.font_manager 用来调整坐标的字体 Multipl
转载
2023-07-01 15:41:52
139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
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
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
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
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
RNN及其变体RNN为什么需要RNN？这里以Hung-yi Lee给出的例子为例当TaiPei前的单词不同时，TaiPei所表示的含义是不同的。如果用一般的neural network来训练，是实现不了这个任务的，因为在一般的feed forward网络中，相同的input会得到相同的output。因此，我们需要一种能够处理序列信息的神经网络，而RNN(Recurrent Neural Netwo
转载
2024-03-19 08:19:47
58阅读
RNN基本结构解读1. RNN的多种结构1.1 单层网络结构1.2 经典RNN网络结构1.3 其它RNN结构2. Encoder-Decoder2.1 Encoder-Decoder的基本结构2.2 Encoder-Decoder应用范围：2.3 Encoder-Decoder 缺点3. LSTM3.1 LSTM基本结构参考： 在计算机视觉领域，最常用的网络结构就是CNN卷积神经网络。但是在现
转载
2024-03-08 14:06:45
15阅读
可以直接查找库里的资源，在原代码上根据新任务需求增删改查，就完成一个新项目（类似）开发。在电力系统中，操作票、指令票，也会存进系统里，遇到新任务时，会先查找库里的票，“旧篇重拟”，缩短编写难度和时间。鉴于此，可以创建自己的库，相信几年下来，库里资源足够多，也很容易学习出成果啦。从而实现“一个新课题，只需要一人从0到1，...
翻译
2022-08-16 01:00:48
343阅读
