1. 简介首先我们要知道RNN是干什么的，解决了什么问题。RNN（Recurrent Neural Network）神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，它能够记忆之前的信息并将其应用于当前的计算中。RNN能够解决很多与序列相关的问题，如语言模型、机器翻译、语音识别、图像描述生成等。 RNN的特点是它们具有循环连接，这使得它们能够处理不定长的序列输入，并且能够根据之前的信息来预测下一个输出
在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——DNN和CNN，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(R
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2023-12-04 13:27:30
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本文约800字，建议阅读4分钟本文为你总结RNN模型结构的优缺点。标签：神经网络神经网络是深度学习的载体，而神经网络模型中，最经典非RNN模型所属，尽管它不完美，但它具有学习历史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架，还是注意力模型，以及自注意力模型，以及更加强大的Bert模型家族，都是站在RNN的肩上，不断演化、变强的。这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RN
常用的软件架构模型可以归类为三种架构模型：3/N层架构、“框架＋插件”架构、地域分布式架构。一．三种架构模型1．3/N层架构这是经典的多层架构模型，对于稍微复杂一点或特别复杂的系统，不使用分层架构是很难想象的。下图是经典的3层架构： 如今，凡是个程序员都能侃侃而谈3/N层架构，这确实是解决系统复杂性的一种主流模式，但是，只要采用了3/N层架构是不是就一定能解决系统的复杂性了？
深度学习的基本步骤：定义模型-->定义损失函数-->找到优化方法课程大纲1、熟悉定义符号（略过）2、RNN简单地说就是RNN可以看做是一个function反复迭代。为什么不用feedFord network，因为我们输入的sequence可能会比较长，这样的话feedFord network可能就会参数很多，容易导致过拟合。RNN的一个好处是参数少，有可能比较难train，但是你一旦在
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2024-01-04 18:04:36
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Faster-RCNN 代码阅读笔记(二) 3. VGG16RoIHead上一篇阅读笔记已经知道，RPN输出了2000个RoIs区域传入到RoIHead中。首先通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map,进入到后面可利用全连接操作来进行目标分类和定位。换句话说，ROI Pooling 就是将不同大小的roi 池化成大小相同的feature map，利于输
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2024-07-26 17:24:26
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背景随着Flutter等新框架的崛起，现有的问题RN老的架构非常重的依赖于Bridge：所有的JS和Native之间传递的信息，都要序列化为JSON之后进行异步传输。这样就造成一个比较常见的性能问题：快速滑动ListView的时候会白屏，如下图：现在有三个线程：Native的UI线程，Layout线程和JS线程，他们之间的通信是异步的。当ListView向上滑动，需要展示新的Cell的时候，N
今年6月中旬，FB曾宣布他们将大规模重构React Native，目的是为了让React Native更轻量，更适应 JavaScript 生态圈的发展。最近，Facebook正式公开了他们计划的一些细节：1. 让RN的GitHub存贮库更健康，issues和 pull请求将及时得到处理；提高测试覆盖率从Facebook代码存储库同步的Commits不能违背开源测试的准则提升社区的贡献量
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2024-04-20 12:30:17
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介绍上一篇博客我们讨论了CNN，卷积神经网络。CNN广泛应用于图像相关的深度学习场景中。然而CNN也有一些限制：很难应用于序列数据输入数据和输出数据都是固定长度不理解上下文这些问题就可以由RNN来处理了。神经网络除了CNN之外的另一个常见的类别是RNN，递归/循环神经网络。这里的R其实是两种神经网络，Recurrent：时间递归 ， Recusive：结构递归。时间递归神经网络的神经元间
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2024-01-08 20:38:12
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简单理解RNN循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network）介绍图说RNN宏观结构图说RNN微观结构 RNN(Recurrent Neural Network）介绍介绍： RNN，也就是循环神经网络，是用来建模序列化数据的一种主流的深度学习模型。传统的前馈神经网络处理的输入往往都是一个定长向量，较难应对变长的序列信息，就算把序列处理成定长的向量，模型也很难捕捉序列中的长距
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2023-08-10 16:26:25
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代码仓库: https://github.com/brandonlyg/cute-dl目标 上阶段cute-dl已经可以构建基础的RNN模型。但对文本相模型的支持不够友好, 这个阶段的目标是, 让框架能够友好地支持文本分类和本文生成任务。具体包括:添加嵌入层, 为文本寻找高效的向量表示。添加类别抽样函数, 根据模型输出的类别分布抽样得到生成的文
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2024-01-01 20:07:47
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关联知识库：从CNN，RNN到Transformer架构 从CNN，RNN到Transformer架构[From DeepSeek-v3] Transformer发展的重大，核心事件 好的，Transformer 的发展历程是一部激动人心的 AI 进化史。从其诞生到引爆全球的 AI 浪潮，有几个不可 ...
本来笔者已经决心不玩 RNN 了，但是在上个星期思考时忽然意识到 RNN 实际上对应了 ODE（常微分方程）的数值解法，这为我一直以来想做的事情——用深度学习来解决一些纯数学问题——提供了思路。事实上这是一个颇为有趣和有用的结果，遂介绍一翻。顺便地，本文也涉及到了自己动手编写 RNN 的内容，所以本文也可以作为编写自定义的 RNN 层的一个简单教程。注：本文并非前段时间的热点“神经 ODE [1]
读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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NAT 英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,它是一个 IETF(Internet Engineering Task Force, Internet 工程任务组)标准，允许一个整体机构以一个公用 IP（Internet Protocol）地址出现在 Internet 上。顾名思义，它是一种把内部私有网络地址（IP 地址）翻译成合法网络 I
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循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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