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
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2024-08-08 22:12:50
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递归神经网络（RNN）RNN是专门用于处理顺序信息的神经网络的方法。RNN将计算应用于以先前计算结果为条件的输入序列。这些序列通常由固定大小的标记向量表示，他们被顺序送至循环单元。下图说明了一个简单的RNN框架。RNN的主要优势在于能够记忆先前的计算结果并在当前计算中使用该信息。这使得RNN模型适合于在任意长度的输入中都具有上下文依赖性，这样可以为输入创建适当的组合。RNN已被用于研究各种NLP任
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2024-04-29 21:43:18
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文章目录1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1.2 DNN和CNN不能解决的问题2 RNN的网络结构2.1 RNN基础结构2.2 不同类型的RNN3 RNN的优化算法BPTT4 LSTM5 GRU 1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1 模仿论文（生成序列）。输入是一堆的论文文章，输出是符合论文格式的文本。 2 模仿linux 内核代码写程序（生成序列） 3 模仿小四写文章(生成文本
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2024-05-29 08:17:37
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这篇博客主要是拜读IBM Research发表的论文“Comparative Study of CNN and RNN for Natural Language Processing”，结合自己的体会做一个阅读笔记。 目前深度学习主要包括CNN(卷积神经网络)和RNN(递归神经网络)两大阵营，基于卷积的CNN对识别目标任务的结构
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2024-04-11 21:31:38
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RNN 简介 文章目录RNN 简介1. RNN起因2. 为什么需要RNN3. RNN都能做什么3.1 机器翻译3.2 语音识别3.3 生成图像描述RNN的结构和原理 1. RNN起因现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有
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2024-04-19 13:56:41
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本文的内容主要来自于斯坦福大学FeiFei-Li的CS231n课程，Lecture10，在这里做一个简单的总结，有兴趣的同学可以去看一下这个课程，讲的很好。1. RNNRNN的用途：RNN主要用于序列处理，比如机器翻译，这种输入输出序列之间具有高度的相关性，RNN可以model这种关系，总结一下，按照输入输出的类型，RNN可以做以下几个事情：举几个例子： one-to-one: CNN one
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2024-03-26 11:01:57
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0.背景RNN模型，特别是包含着门控制的如LSTM等模型，近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题，还能通过多层堆叠来增加网络的深度，提升表征能力和提升准确度。然而，标准的RNN（包括LSTM）受限于无法处理那些具有非常长的序列问题，例如文档分类或者字符级别的机器翻译；同样的，其也无法并行化的计算特征或者说，也无法同时针对文档不同部分状态进行计算。CNN模型，特
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2016-12-20 14:29:00
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Variable Rate Image Compression Recurrent Neural NetworksRNN在图像压缩领域应用最经典的一篇，由Google的George Toderici提出。连接:Variable Rate Image Compression Recurrent Neural Networks文章提出了一种基于卷积和反卷积LSTM的RNN网络框
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2024-03-26 11:10:32
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循环神经网络RNN、LSTM原理，并用Tensorflow搭建网络训练mnist数据集RNN▲原理： ●RNN（循环神经网络）用来处理序列形的数据，如：自然语言处理问题，语言处理，时间序列问题。序列形的数据就不太好用原始的神经网络了。为了建模序列问题，RNN，引入隐状态h的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着转化为输出。●hidden state（特征提取）：h1=f(ux1+wh0+b) 圆
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2024-04-03 13:05:52
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循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)适用于处理序列数据。就像卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(如图像)的网络，可以很容易的地扩展到具有很大宽度和高度的图像，以及可以处理大小可变的图像。循环网络适合于处理这样的序列输入，大多数循环网络都可以处理可变长度的序列。RNN可用于完成语音识别、机器翻译、情感分类、音乐生成、视频行为描述、姓名识别等任务。对于常见的序列数
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2024-08-23 08:35:55
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之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用， RNN （LSTM）的样本可以是如下形式的：1）
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2024-02-08 15:34:15
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首先，DNN、CNN、RNN可以一起比较。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们
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2024-04-22 12:53:43
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KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。而KNN做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。一 KNN算法概述 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都
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2024-03-20 09:59:05
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循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。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，也就是说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。简单来说，设计 RNN 就是为了处理序列数据。如果说 CNN 是对人类视觉的仿真，那 RNN 不妨先看作是对人类记忆能力的模拟。为什么需要 RN
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2024-01-22 12:44:44
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本文主要是对CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解，其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接
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2023-09-25 10:25:42
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在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）是一种经典而强大的神经网络架构，被广泛应用于序列建模和语言生成任务。本文将深入探讨 RNN 的原理，解释其背后的数学概念，并通过代码示例演示其实现过程。1. 介绍 循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，其主要特点是引入了循环结构，使得网络能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。基于这种能力，RNN 在自然语言处理任务中广泛用于语言建模、机器翻
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2024-06-18 08:19:11
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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
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2024-03-17 13:22:49
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RNN简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。RNN的网络结构1、循环神经网络的经典结构 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节点的输出。 参数共享思想：由于模块A中的运算和变量在不同时刻是相同的，因此循环神经网络理论上可以看作是同一神经网络被无限复制的结果。循环神经网络在不同的位置共享参数，从而使有限的参数处理任意长度的序列。2、循环神经网络按时间
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2023-06-30 21:33:46
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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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