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
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2024-05-07 19:57:37
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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
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2024-07-01 21:03:36
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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
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2024-08-12 13:17:26
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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
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2024-08-06 11:01:17
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学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 16 Nov 2016 前几天写了学习Embeddings的例子，因为琢磨了各个细节，自己也觉得受益匪浅。于是，开始写下一个LSTM的教程吧。 还是Udacity上那个课程。 源码也在Github上。非常棒的技术，可能它已经向我们揭示了“活”的意义。RNN我已经尝试学习了几次，包括前面我这篇笔记，所以就直接进入代码阅读吧。 读例子程序： 1. 引
RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络1、介绍卷积神经网络等的输入和输出都是相互独立的，而RNN拥有记忆能力，其记忆能力依赖于输入和输出网络结构如下图所示：展开结构如下：参数共享: Wo 、Ws 、Wx 为参数，通过梯度下降不断更新，三个参数在一个神经
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2024-04-15 17:44:37
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1.47.Pytorch实现基本循环神经网络RNN (3)Recurrent Neural networks(Rumelhart, 1986)主要用来处理序列型数据，具有对以往数据的记忆功能。下图所示，输入为input和一个状态Hidden0, 输出为output和hidden1. 一般地，对输入到RNN进行处理的第t个数据，也就是第t时刻，输出的隐藏状态可以表示为： 在RNN对序列数据进行处理时
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2023-10-18 17:22:41
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目录 简介 模型结构 前向传播过程 反向传播BPTT 算法推导 算法实现一 简介RNN 是一种时序链特征的循环神经网络。主要应用于：① 自然语言处理(NLP): 主要有视频处理, 文本生成, 语言模型, 图像处理② 机器翻译,
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2024-03-13 20:14:20
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在上一篇的 MXNet对含隐藏状态的循环神经网络(RNN)的实现 文章里面我们熟悉了如何用RNN模型来训练并创作歌词，了解到循环神经网络的一些特点，而对于具体的前向计算与反向传播，有些细节可能不是非常清楚，下面通过图来直观地熟悉模型中参数与变量之间的依赖关系，以及反向传播中的梯度计算
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2024-10-25 15:01:44
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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(x
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2024-02-19 19:49:52
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介绍 作为RNN的第二个demo，笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用。 我们的验证码及样本数据集来自于博客： CNN大战验证码,在这篇博客中，我们已经准备好了所需的样本数据集，不需要在辛辛苦苦地再弄一遍，直接调用data.csv就可以进行建模了。RNN模型 用TensorFlow搭建简单RNN模型，因为是多分类问题，所以在最后的输出部分再加一softmax层，损失函数采用对数损失
一、RNN顾名思义，循环则神经元有前后的联系，而不光是像FCN(全连接)那样的只有输入和输出的同时间的输入输出，也可以说这种网络没有利用到时间的信息，更准确的说应该是一种序列信息，不管是位置序列、还是时间序列。１．结构从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的 ,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出 ,还包括上一时
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2024-08-09 00:01:53
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一、RNN简介 RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs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
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2024-04-20 21:38:46
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目录一、循环神经网络RNN介绍二、Elman network && Jordan network三、RNN的多种架构1、一对一 2、多对一3、多对多4、 一对多5、Seq2Seq四、传统RNN的缺点一、循环神经网络RNN介绍 循环神经网络 RNN 的基本结构是 BP 网络的结构，
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2024-03-15 13:25:37
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今天把写的RN程序从iOS上迁移到Android上，发现了一些问题，主要涉及到Text和TextInput这两个组件，所以用一节来专门记录下来。Text组件
我们先来看官网给的例子：
renderText: function() {
return (
<Text style={styles.baseText}>
<Text style={styl
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2024-05-28 12:39:03
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如何形象理解LSTM的三个门从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。1. 普通RNN先简单介绍一下一般的RNN。 其主要形式如下图所示（图片均来自台大李宏毅教授的PPT）： 这里：
一、写在前面书接上回，本文开始讲解LSTM的基础内容，同时讲解使用Keras实现LSTM的关键代码以及完整实现。同样是参考李沐大佬和王树森教授的相关课程内容。目录一、写在前面二、引言三、LSTM基础知识四、核心代码详解五、完整代码实现六、总结七、参考文献二、引言Long short-term memory LSTM是一种RNN模型，是对Simple RNN的改进，LSTM可以避免梯度消失的问题,可
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2024-09-03 21:11:59
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文章目录1. 前馈神经网络的缺点2. RNN的基本结构与数学定义3. GRU(Gated Recurrent Unit)4 LSTM(Long Short-Term Memory)4.1. peephole连接4.2 projection5. RNN的反向传播5. RNN实战技巧5.1. 对梯度的范围进行限制5.2. 对输出值进行采样 前馈神经网络的缺点对于输入向量中个分量的位置信息
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2024-09-29 20:01:37
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RNN-LSTM入门Last Edited: Dec 02, 2018 10:20 PM
Tags: 机器学习,论文阅读RNN-Recurrent Neural Network概念：序列数据：简而言之，序列数据就是后面的数据与前面的数据相关的数据，例如上下文、时间序列等。递归神经网络（RNN）：在基础神经网络中加入了环形结构，让神经元的输出信号返回继续作为输入信号，目的是让t时刻的输出状态不仅与t
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2024-05-06 10:47:31
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一.概述RNN用于处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。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
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2024-03-26 11:06:19
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