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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1、fgetltline=fgetl(fid) 从文件中读取行，删除文件换行符(换行符和回车符)返回由文件标识符fid指示的文件的下一行。如果fgetl遇到文件结束指示符，则返回-1。对于fid的完整描述请参考fopen函数。fgetl函数常用于含有文件换行符的文件。 matlab中fgetl、fgets、fread函数2、return语句return 语句终止当前的命令序列，把控制返回
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2024-05-05 07:23:10
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Matlab中的rng问题发现MATLAB中的rng函数语法：说明：示例: 问题发现在我的毕业设计中涉及到用rayleighchan产生两个不同的单径瑞利信道。一开始我是这样做的：Channel_leg = rayleighchan(Ts/Lofdm,fd);
Channel_leg.StorePathGains = 1;
Channel_leg.ResetBeforeFilte
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2024-03-20 12:38:04
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使用的数据集是全唐诗，首先提供一下数据集的下载链接：https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w 提取码：kossRNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序
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2024-09-13 12:53:46
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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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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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Matlab-NURBS工具箱使用教程添加NURBS工具箱在附加功能里添加NURBS工具箱 安装完成后可以在’函数’处查看API，也打开文件夹查看。 强烈推荐同步安装gnurbs工具，它完全代替nrbplot展示曲面，且允许用户进行节点拖拽等操作。NURBS 结构：曲线和曲面都由一个结构表示 与 Mathworks 的样条工具箱兼容nurbs.form … 输入名称’B-NURBS’ nurbs.
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2024-06-06 10:58:10
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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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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
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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说明：本博文假设你已经做好了自己的数据集，该数据集格式和VOC2007相同。下面是训练前的一些修改。（做数据集的过程可以看） Faster-RCNN源码下载地址：Matlab版本：https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnnPython版本:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn本文用到的是Matl
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2024-04-25 12:10:50
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在 MATLAB 中，S 函数（S-function）是一种自定义的可重用函数，用于创建 Simulink 模型中的自定义模块。S 函数提供了一种以 C 或 C++ 编写的接口，使您能够实现更复杂的模型行为和动态系统。下面是关于 S 函数的详细解释：功能：S 函数允许您使用 MATLAB、Simulink 或 Stateflow 以及其他外部库来创建自定义模块，从而实现更高级的控制逻辑或模型行为。
matlab就提供了产生M序列的专门函数idinput函数产生系统辨识常用的典型信号。 格式：u = idinput(N,type,band,levels)[u,freqs] = idinput(N,'sine',band,levels,sinedata)N产生的序列的长度，如果N=[N nu]，则nu为输入的通道数，如果N=[P nu M]，则nu指定通道数，P为周期，M*P为信号长度。默认情况
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2024-04-29 21:15:59
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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，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，我还是实现了LSTM的Matlab版本，但是有一点要说明的是，RNN的实验结果比较好，但是LSTM的结果却不怎么好，我有两方面的怀疑，第一个是LSTM并不适合本实验中的
以下学习笔记与原链接的不同之处在于：对原链接内容进行了增删，删去了一些题外话，增加了对一些重要概念的详细解释；对一些函数的各个参数进行了详细说明；对源代码增加了更加详细的注释，确保小白也能完全看懂；对有bug的代码进行了修复；增补了原链接中缺失的数据文件logistic_ex1.xlsx。1.一元回归 （1）一元线性回归[ 例1 ] 近 10 年来，某市社会商品零
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2024-04-19 13:24:42
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本文讲述了如何使用 rng 函数，该函数针对随机数的生成提供控制。MATLAB 中的（伪）随机数通过 rand、randi 和 randn 函数生成。许多其他函数调用这三个函数，但这三个函数是基础构建块。这三个函数都依赖于一个共享的随机数生成器，可以使用 rng 控制该生成器。务必注意，MATLAB 中的“随机”数并非是完全不可预测的，而是由确定的算法生成的。该算法设计得极为复杂，这样一来，对不了
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2024-04-19 13:35:59
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除了具有两个特征（即可以表示在二维坐标图）的数据分类，实际应用中的数据往往具有很多个特征，fitclinear函数可以训练用于高维数据的SVM二分类模型。 以下内容基于MATLAB官网的介绍文档，进行了一点个人的理解和整理，不算原创，但也不是单纯的翻译，也就恬不知耻的算作原创了。具体内容缺斤少两的，想看具体的英文内容请点击链接fitclinear。 MATLAB实现SVM二分类之fitclinea
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、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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# 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
