本文用的系统是Ubuntu 16.04, 虚拟环境：tensorflow-gpu, python=3.5 代码下载地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 教程链接：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5（就在代码页面的下面）一、首先下载F
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2024-08-08 22:01:29
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GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。1.RNNRNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮的输入），其输出结果与输入信息顺
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2024-04-02 11:00:19
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2019-08-29 17:17:15 问题描述：比较RNN，GRU，LSTM。 问题求解： 循环神经网络 RNN 传统的RNN是维护了一个隐变量 ht 用来保存序列信息，ht 基于 xt 和 ht-1 来计算 ht 。 ht = g( Wi xt + Ui ht-1 + bi ) yt = g(
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2019-08-29 17:17:00
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GRU结构GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。所以要理解GRU的结构，首先要先理解它的两个祖先：RNN和LSTM。RNN：RNN的结构十分简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，由于RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮
一、随机接入1、随机接入可以实现的两个基本功能a.实现UE与gNB之间的上行同步（TA:Tracking Area,跟踪区域）
b.gNB为UE分配上行资源（UL_GRANT：UL 授权）2、随机接入分为基于竞争的随机接入和基于非竞争的随机接入基于竞争的随机接入的场景：a.初始RRC接入; b.RRC连接重建； c.当UE从非激活态转移到激活态时 d.当切换失败时 e.上行失步且有上行数据需要
一、什么是循环神经网络： 循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。 RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN
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2020-11-11 11:28:00
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1.语言模型语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率P(w1,…,wm)的计算通常只考虑包含n个前缀词的词窗口而非考虑全部的前缀词： P(w1,…,wm)=∏i=1i=mP(wi
原创
2021-05-07 17:56:32
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项目需要，先简记cell，有时间再写具体改进原因 RNN cell LSTM cell: GRU cell: reference: 1、https://towardsdatascience.com/animated-rnn-lstm-and-gru-ef124d06cf45#50f0 2、https
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2019-08-22 11:59:00
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前言因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。一、LSTM这里我们只看内部结构 公式为 看内部结构的话为 接下来是我的理解和记忆方法以及区分。 自己对上面的图片进行了编辑，单元和公式一一对应颜色，方便自己和他人观看。 一张图清晰地搞定LSTM。 个
一、RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果 RNN 可以做到这个，他们就变得非常有用。但是真的可以么？答案是，还有很多依赖因素。 有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们
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2024-08-07 18:22:21
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GRU是在LSTM后提出的，效果上GRU和LSTM差不多，用谁都差不多。两网络本质都是在权衡要不要忘记过去的状态，尽量去看现在的输入数据。GRU和LSTM就是在隐状态的计算上和RNN不同，其他都一样，所以下文重点关注和RNN的不同之处，即Ht的计算上。目录门控循环单元 GRU（Gate Recurrent Unit）长短期记忆网络 LSTM（ Long Short Te
一、番外说明大家好，我是小P，今天和大家一起学习目标检测领域的经典文章-RCNN，希望大家支持和喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群 813221712 讨论交流，进群请看群公告！ 点击链接加入群聊【Object Detection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF8二、资料推荐1、本文相关资料推荐注：为方
博主整理了一下几篇经典的目标检测及跟踪的论文，在此平台发布，供自己和大家参考学习、互相交流。为了学习Faster RCNN，我们追根溯源，从RCNN（Regions with CNN features）开始，再到Fast RCNN，最后学习Faster RCNN。RCNNRCNN算法主要可以分为四个步骤对于一张图像生成1K-2K个候选区域（使用Selective Search 方法）对于每个候选区
首先创造初始值这里画出图帮助理解其实对于每个单元来说 h就是输出, 这里可以
原创
2022-11-16 19:42:55
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在近年来，随着社交媒体和在线评论的爆炸性增长，情感分类变得越来越重要。情感分类的任务是识别文本中的情感倾向，通常分为正面、负面和中立。对于这一需求，Recurrent Neural Networks（RNNs）被广泛应用，它们适合处理序列数据，并能够捕捉文本的上下文信息。在这篇博文中，我将详细记录实现“python 情感分类 rnn”过程的各个环节。
> “我们希望通过自动化工具，能够对用户评论
10 方法定义 方法表征（method token）表示了对请求统一资源标志符（Request-URI）识别的资源所执行的操作。方法名区分大小写。将来可能定义新的方法。方法名可能不以美元符'＄'（十进制数24）开头，但必须具有表征意义(must be a token)。 表格2是对方法的一个小结。 method direction object requirement
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RNN LSTM循环神经网络（分类例子）import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# set random seed for comparing the two result calculations
tf.set_random_seed(1)
# this is dat
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2019-12-25 10:15:00
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IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO - 学习笔记
原创
2022-10-19 10:25:33
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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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