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
作者：鸽鸽万众期待的RWKV论文来啦！这股RNN崛起的“清流”，由民间开源组织发起，号称是第一个可扩展到百亿级参数的非transformer架构！RWKV结合了RNN和Transformer的优势：一方面，抛弃传统的点积自注意力、使用线性注意力，解决transformer内存和计算复杂度随序列增长呈平方缩放的瓶颈；另一方面，突破了RNN梯度消失、并行化和可扩展性等限制。居然实现O(Td)的时间复杂
转载
2024-10-25 14:59:57
116阅读
引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种：blob分析+特征模板匹配(定位)+差分：halcon——缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大
光度立体：halcon——缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大
特征训练测量拟合频域+空间域结合：halcon——缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大
深度学习本篇主要总结一下缺陷检测中测量拟合的方法
转载
2024-08-20 18:37:22
122阅读
1.RNN原始的循环神经网络，本质是全连接网络，输入分为两个部分，分别为上一层的输出以及本层的输入。 网络中维护三个参数，本层输入的权重W，上层输出的权重U以及偏置b。优点： 1.RNN很适合处理序列数据，因为考虑了之前的信息。 2.可以和CNN一起使用得到更好的效果。缺点： 1.由于在训练过程中W，U和b是同一组参数，容易出现梯度爆炸或者梯度消失的情况。 2.RNN相较于其他CNN和全连接需要更
转载
2023-06-25 09:41:21
1113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
目录第1章 RNN的缺陷1.1 RNN的前向过程1.2 RNN反向求梯度过程1.3 梯度爆炸（每天进一步一点点，N天后，你就会腾飞）1.4 梯度弥散/消失（每天堕落一点点，N天后，你就彻底完蛋）1.5 RNN网络梯度消失的原因1.6 解决“梯度消失“的方法主要有：1.7 RNN网络的功能缺陷第2章 LSTM长短期记忆网络
原创
2021-12-01 10:55:21
2732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
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
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
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
原型是函数的一个属性，是一个对象，如果函数作为构造函数使用，那么这个构造函数的所有实例，都共享这个原型对象。 那么我们原型有什么缺陷呢？原型的缺陷本质上就是共享的缺陷。下面举个栗子： 1.变量赋值于基本数据类型时 varage=28;varnewAge=Age;newAge=31;console.log(age,newAge);//28,31当一个变量赋值于基本数据类
原创
2021-02-01 15:18:07
518阅读
点赞
从哪里开始研究卷积神经网络也有一段时间了，因为其相对简单易学，实现也容易，所以偷懒就没有去深究其他的网络类型，但是处理一个语音信号处理相关的任务，循环神经网络有优势，那就是对过去（未来）状态的记忆，正如人脑思考的上下文一样，RNN能联系起来时间序列的记忆，以及由过去对未来的期许，最终目的是准确滴解决当下的问题参考Understanding LSTM NetworksRNN详解(Recurrent
转载
2024-06-27 07:15:06
23阅读
软件缺陷从产品内部看，软件缺陷是软件产品开发或维护过程中所存在的错误、毛病等各种问题；从外部看，软件缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。因此软件缺陷就是软件产品中所存在的问题，最终表现为用户所需要的功能没有完全实现，没有满足用户的需求。软件缺陷的根源交流不充分、软件的复杂性、开发人员的错误、需求的变化、进度压力软件缺陷的信息为了便于缺陷的定位、跟踪和修改，要对所发现的缺...
原创
2021-08-07 09:45:40
1225阅读
