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
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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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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在图像处理中，如果与人脑对图像的处理类比，那么我们肯定更倾向于相信，人脑是通过对图像的整体分析来判定图像类别的。这也就意味着，图像信息可能是由整个或部分图片来表达，而不是一个个像素单独表达。也因此有了CNN的基本思想：和传统神经网络逐个分析像素的方法不同，CNN是每次提取图片的一部分作为一段信息，所有部分提取完之后，总体分析。
假设有一幅1000*1
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2024-10-25 14:57:25
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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结构 这是一个标准的RNN结构图，图中每个箭头代表做一次变换，也就是说箭头连接带有权值。左侧是折叠起来的样子，右侧是展开的样子，左侧中h旁边的箭头代表此结构中的“循环“体现在隐层。 在展开结构中我们可以观察到，在标准的RNN结构中，隐层的神经元之间也是带有权值的。也就是说，随着序列的不断推进，前面的隐层将会影响后面的隐层。图中O代表输出，y代表样本给出的确定值，L代表损失函数，
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2024-03-06 11:08:04
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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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循环神经网络（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）。循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备（Turing completeness），因此在对序列的非线性特征进行
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2024-03-26 11:03:43
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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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递归神经网络（RNN,Recurrent Neural Networks）在自然语言处理中有着非常重要的应用。本文旨在对RNN做简单介绍，帮助入门小白初识RNN。1 传统神经网络在NLP应用的局限性 传统神经网络的输入与输入之间是独立的，彼此不产生任何联系。但是在自然语言处理中，我们得到的结果是和之前输入的值有关系的。例如，我们说一句话：“我出生在中国，所以我说汉语。”我们可以看到，这句话前后是有
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2024-03-26 11:00:30
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为了解决RNN的长时依赖的问题。RNN无法保存较长的时间的信息，因为梯度消失问题。输入问题先讲一点编程时候的输入问题，LSTM的输出其实就是相当于每次输入一个序列(一个序列样本)。写input的时候，直接写 inputs = Input(shape=(length_rows,length_cols)),如下所示，每一个时间步其实就是length_rows，每一个时间步中的绿点就是length_co
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2024-03-18 09:51:45
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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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一、基本概念 RNN针对的数据是时序数据。RNN它解决了前馈神经网络，无法体现数据时序关系的缺点。在RNN网络中，不仅同一个隐含层的节点可以相互连接，同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出。 RNN中主要有以下几个参数： （1）Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态，Yt表示第t隐含层的输出 （2）U表示Xt的参数，W
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2024-08-08 11:52:51
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一般而言，CPU管理外围设备的输入输出控制方式有5种：程序查询方式、程序中断方式、DMA方式、通道方式、外围处理机方式，前两种方式由软件实现，后三种方式由硬件实现。1. 程序查询方式程序查询方式是早期计算机中使用的一种方式，CPU与外围设备的数据交换完全依赖于计算机的程序控制。在进行信息交换之前，CPU要设置传输参数、传输长度等，然后启动外设工作，与此同时，外设则进行数据传输的准备工作；
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2024-05-09 07:35:14
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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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目录矩阵维度分析训练阶段预测阶段Multihead Attention解析训练阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decoder Multihead Attention预测阶段Encoder Multihead AttentionMasked Multihead AttentionEncoder-Decod
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2024-05-08 22:18:59
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深度学习基础系列：RNN RNN，循环神经网络，Recurrent Neural Network。RNN对于处理有序的数据很有效，预测序列化的数据在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的。 一个输入对应一个输出，多个输入对应多个输出，但是这些输入之间、输出之间相互没有关联，如下图所示： 但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的
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2024-04-07 15:03:05
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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：
前言这篇主要讲述LSTM的基本过程以及实现代码，LSTM是一种RNN模型，是对Simple RNN的改进 如下图，LSTM有四个参数矩阵LSTM避免梯度消失问题,可以有更长的记忆LSTM基础知识传输带记为向量c，解决梯度消失问题，过去的信息通过传输带直接送到下一个时刻，不会发生太多的变化 LSTM中有很多Gate,可以有选择的让信息通过sigmoid函数 sigmoid作用到向量a的每一个元素上，
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2024-07-11 20:42:25
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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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