一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构: RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层
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2024-05-22 17:20:01
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论文：Recurrent Convolutional Neural Networks for Text ClassificationRCNN基于CNN，采用周期循环神经网络，与传统的神经网络相比，会减少噪声；其使用一个最大池化层，捕获一句话中最关键的特征1 对比递归神经网络 Recursive Neural Network (RecursiveNN) 递归神经网络其性能在很大程度上依赖于文本树的构
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2024-04-08 15:11:52
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论文题目：SPEECH TOPIC CLASSIFICATION BASED ON PRE-TRAINED AND GRAPH NETWORKS作者列表：牛方静，曹腾飞，胡英，黄浩，何亮研究背景随着网络科技的不断进步，短视频的个性化推荐，会议的录音记录等相关的音频信息在我们的生活中扮演着越来越重要的作用。如何能在海量的语音信息中，准确的进行语音信息的分类和定位，从而减少我们获取信息的时间变得尤为重
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2024-03-22 09:52:02
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写在前面昨天下午去面试了微信模式识别中心的NLP，被面试官问到自闭，菜是原罪...继续之前的文本分类任务系列，前面介绍了几种：CNN,RNN,fasttext。今天的主角是RCNN对了，顺带可以了解一下RNN与CNN在NLP中的区别于共同点，这个问题在昨天面试中也被问到了。这也是今天这篇论文提出的原因之一吧。（虽然我觉得文中关于CNN的部分只是用了一个max-pooling，本质上并不算CNN）传
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2024-04-08 10:40:21
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RNN(Recurrent Neural Network, 循环神经网络) ReNN(Recursive Neural Network, 递归神经网络)如：(1) 我饿了，我要去食堂___。(2) 我饭卡丢了，我要去食堂___。很显然，第一句话是想表明去食堂就餐，而第二句则很有可能因为刚吃过饭，发现饭卡不见了，去食堂寻找饭卡。而RNN之前，我们常用的语言模型是N-Gram，无论何种语境，可能去食堂
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2024-03-19 10:31:59
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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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# PyTorch RNN 分类入门指南
在深度学习中，递归神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的优越性能而广泛应用。尽管当前的研究趋向于使用更复杂的模型如LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元），但RNN仍然是理解序列学习的基础。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的RNN进行分类，并给出相应的代码示例。
## RNN 简介
RNN 的主要特点是能够通过其内部状态（记
原创
2024-09-30 03:50:49
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完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签： deep-learning pytorch nlp1 简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。2 相关API的说明pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时
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2023-12-18 11:19:05
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世界上有些事情常常超乎人们的想象。余弦定理和新闻的分类似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们确有紧密的联系。具体地说，新闻的分类很大程度上依靠的是余弦定理。早在2002年夏天，Google就推出了自己的"新闻"服务。和传统媒体的做法不同，这些新闻不是记者写的，也不是人工编辑的，而是由计算机整理、分类和聚合各个新闻网站的内容，一切都是自动生成的。这里面的关键技术就是新闻的自动分类。1. 新闻的特征向量
最近的项目需要实现多分类,主要的平台是MATLAB+LIBSVM. 如果需求只是实现二分类,那非常简单,可以参见这篇博文多分类存在的主要问题是,LIBSVM主要是为二分类设计的,为了实现多分类就需要通过构造多个二分类器来实现. 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类
1.特征向量的寻找：新闻分类的第一步，寻找新闻中具有代表意义的实词，首先，含义丰富的词肯定相对更要代表意义，实词比“的、地、得”这些虚词重要。接下来则需要对实词进行度量和选择。单纯的认为出现频率越高的实词和文章的主题越相关，实际上并非如此。
引入概念
单文本词汇频率/逆文本频率值TF/IDF的概念（来源于如何确定网络和查询
0.Abstract情感分类通常需要大量的标记数据，然而在现实能获得的标记文本大部分都是英语写的，这就使得那些主要以英语数据进行训练的情感分类器提供给非英语使用者的服务会比提供给英语使用者的服务要差，因为这些分类器更多的学习到了英语使用的情感特征，而没有很好的学习到非英语语种中的一些与英语使用所不同的情感特征。为了解决这一问题，本文提出了“跨语言情感分类”方法，该方法声称可以将从一个像英语这样有很
目录前言一、理论部分SFA(Symbolic Fourier Approximation)二、实战1.自编代码2.Pyts库函数3.测试结尾碎碎念参考文献 前言BOSSVS(Bag-Of-SFA Symbols in Vector Space)是一种将自然语言处理方法中TF-IDF应用到基于符号化傅里叶逼近(SFA)的词袋中的方法，是一种时间序列分类的方法。简单来说与之前讲的SAX-VSM有异曲
摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。
作者： Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有
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2024-05-30 09:51:09
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import torch
#简单RNN学习举例。
# RNN（循环神经网络）是把一个线性层重复使用，适合训练序列型的问题。单词是一个序列，序列的每个元素是字母。序列中的元素可以是任意维度的。实际训练中，
# 可以首先把序列中的元素变为合适的维度，再交给RNN层。
#学习 将hello 转为 ohlol。
dict=['e','h','l','o'] #字典。有4个字母
x_data=[1,0,2
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2023-09-15 22:08:15
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在上一讲中，我们对 RNN 的基本结构和计算机制有了初步的了解。本节笔者将和大家继续学习 RNN 的相关知识，对 RNN 的几种不同的类型结构进行分析。上一讲中我们以 RNN 中最普遍、最常见的结构类型为例进行了说明，即 N VS N 的结构类型。N VS NN VS N（图片源自网络） 所谓 N V
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2024-01-24 20:53:45
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)目录Pytorch教程目录MNIST手写数据RNN模型训练MNIST手写数据import torchfrom torch import nnimport torchvision.datasets as dsetsim
原创
2021-07-09 14:54:03
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# 使用 PyTorch 实现 RNN 网络进行分类任务的项目方案
## 1. 项目背景
在许多自然语言处理（NLP）任务中，例如情感分析、主题建模和文本分类，循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的能力而被广泛应用。RNN 网络可以有效地记忆序列中的上下文信息，使其成为文本分类任务的理想选择。本项目旨在使用 PyTorch 构建一个简单的 RNN 模型来完成文本分类任务。
## 2. 目标
