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
RNN与语义分析 RNN的祖先是1982年提出的Hopfield网络。 Hopfield网络因为实现困难，外加没有合适应用，被86年后的前馈网络取代。 90年代恰逢神经网络衰落期，前馈MLP在Optimization上被揪出种种弊端，又被SVM取代。 在Represention上，CV界老一辈还在用着hand-made特征，Speech&NLP也偏重Statistics的特征。 1990
RNN基本结构解读1. RNN的多种结构1.1 单层网络结构1.2 经典RNN网络结构1.3 其它RNN结构2. Encoder-Decoder2.1 Encoder-Decoder的基本结构2.2 Encoder-Decoder应用范围：2.3 Encoder-Decoder 缺点3. LSTM3.1 LSTM基本结构参考： 在计算机视觉领域，最常用的网络结构就是CNN卷积神经网络。但是在现
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2024-03-08 14:06:45
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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文章里的文字内容语音里的音频内容股票市场中的价格走势……1.RNN基本原理传统神经网络： RNN： RNN 跟传统神经网络最大的区别在于每次都会将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。eg:判断用户说话意图当我们判断意图的时候，只需要最后一层的输出「05」，如下图所示： 前面所有的输入都对未来的输出产生了影响，大家可以看到圆形隐藏层中包含了前面所有的颜色。RNN 缺点： 短
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2024-05-14 16:09:18
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01顺序的重要性 在前面学习CNN神经网络的时候，我们可以发现，我们输入的每张图片都是孤立的。例如，输入与1张图片，网络认出这张图片里面的内容是苹果，并不会对认出下一张图片是西红柿造成影响。但是对于语言来说，顺序十分重要。例如：“吃饭没、没吃饭、没饭吃、饭没吃、饭吃没”，这些都是不同的含义。所以，顺序的改变，表达完全不同的意义。 &nb
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2024-08-28 14:13:14
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一，简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序（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） 。  
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2024-04-08 22:24:58
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1.背景介绍深度学习技术的发展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用，已经取得了显著的成果。在这些领域中，循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种非常重要的神经网络架构，它们具有很强的表示能力和学习能力。在本文中，我们将对比分析 RNN 和 LSTM 的优势和不足，以帮助读者更好地理解这两种神经网络架构的特点和应用场景。1.1 RNN 简介RNN 是一种特殊的神经网络结构，
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2024-06-10 09:23:59
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什么神经网络适合你的预测建模问题？对于深层学习领域的初学者来说，知道使用哪种类型的网络可能是困难的。每天都有那么多类型的网络可供选择，并且有新的方法被公布和讨论。更糟糕的是，大多数神经网络足够灵活，即使用于
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2024-06-06 14:46:43
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这是最基础的多输入单输出的Rnn吧。比如讲了一段话，然后发现重点。 Rnn中最明显的缺点就是共享了一组U，W，b，都是不变的，看这个输出y和hi，其中这个图中hi就是h1，h2，h3，还可以发现h2依赖于h1的结果，h3依赖于h2的结果，等等。 Rnn可以是多个并且有序，比如像人物说话，或者做事一样，都是有时间序列的，就可以模仿真实人物一样，一个接着一个。而不是比如单纯的线性预测一样，给定一个文
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2024-06-27 17:30:38
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随着深度学习的研究取得较大进展，基于人工神经网络的机器翻译（Neural Machine Translation）逐渐兴起。其技术核心是一个拥有海量结点（神经元）的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以“理解”的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文。实现了“理解语言，生成译文”的翻译方式。这种翻译方法最大的
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2024-03-27 22:38:33
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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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本篇博文将把我所学习的循环神经网络(RNN)和长短时记忆神经网络(LSTM)做一个详细的总结分析。RNN为什么会有循环神经网络传统的神经网络（包括CNN）,输入输出都是互相独立的 。但是在一些场景中，后续的输出和之前的内容是相关的。比如一段句子的输出“我在CSDN上发表了一篇文_”，这里后续的输出和前面的文字有着很大的联系。传统的神经网络对这样的任务无法很好的进行预测。循环神经网络结构简单来看，就
RCNN算法简述 RCNN丰富特征层次的结构提取算法，由Ross Girshick 在2014年CVPR提出算法将目标检测推向新的里程碑。自从12年AlexNet在ImageNet上大放异彩之后，卷积神经网络重新引起大家的重视，同时手工设计特征方式逐渐退出舞台。RCNN是将CNN与SVM优势结合来突破目标检测的瓶颈，借助CNN强大的特征表达能力和SVM高效的分类性能。RCNN主要过程如下：1 首
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2024-03-08 19:56:37
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RNN：有梯度消失，没有办法长时间记忆。神经网络是用来特征提取CNN因为后边加了一层全连接，才可以去做分类。RNN和CNNRNN：处理序列化数据（一句话，一段语音，一段视频）连续型的，具有记忆性，但是没有办法长期记忆，反向可能会导致梯度消失（梯度消失的原因是反向推到参数可能极小接近0）CNN：第一张图片和第二张图片没有关系，一张张图片处理，所以不适合用来处理序列化数据（文本之类的） &n
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2024-07-09 22:17:31
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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
在图像处理中，目前做的最好的是CNN自然语言处理中，表现比较好的是RNN既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。RNN结构：RNN中的结构细节：可以把 很可惜的是，和卷积
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2023-12-14 11:02:43
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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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rnn不能并行的原因：不同时间步的隐藏层之间有关联。rnn中batch的含义如何理解RNN中的Batch_size？_batch rnn_Forizon的博客rnn解决的问题不定长输入带有顺序的序列输入1 rnn前向传播 2 rnn中的反向传播还有loss对其他参数的求导，较为复杂。rnn容易出现梯度消失的问题，因为经过反向传播后，较远时间步的梯度趋近于0，导致模型难以学到远距离的信息。
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2024-04-17 15:31:52
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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
