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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用简单例子阐述更易理解枯燥无味的定义，本文由浅入深解析两者的工作机理，为设计程序奠定基础，主要分两部分内容： (i)举例理解循环神经网络(RNN [1], Recurrent Neural Networks) (ii)举例理解长短期记忆网络（LSTM [2] ，Long Short-Term Memory）0 序：RNN为LSTM之父，欲求LSTM，必先RNN。(i)RNN.(a) RNN定义:
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2024-06-04 23:06:03
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一、用LSTM单层的网络来做分类的问题用lstm对mnist的数据集进行分类1 #!/usr/bin/python
2 # -*- coding: UTF-8 -*-
3 import tensorflow as tf
4 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
5 import tensorflow.contr
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2024-02-28 12:51:52
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神经网络学习小记录2——利用tensorflow构建循环神经网络（RNN）学习前言RNN简介tensorflow中RNN的相关函数tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCelltf.nn.dynamic_rnn全部代码 学习前言在前一段时间已经完成了卷积神经网络的复习，现在要对循环神经网络的结构进行更深层次的明确。RNN简介RNN 是当前发展非常火热的神经网络中的一种，它擅长对序列数据
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2024-04-04 18:46:33
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文章目录什么是RNNRNN工作原理图解多种RNN形态RNN的公式原理结合pytorch官方样例学习RNN 什么是RNNRNN工作原理图解RNN是怎样工作的？假如在t时刻，神经网络输入x(t)，神经网络会计算状态s(t)，并输出y(t)。到t+1时刻，输入为x(t+1)，神经网络会根据s(t)和s(t+1)来输出y(t+1)。多种RNN形态RNN经过适当组合，有不同的输入和输出形式，从而能解决不同
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2024-04-03 12:31:07
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目录1. 使用Numpy实现SRN 2. 在1的基础上，增加激活函数tanh 3. 分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN5. 实现“Character-Level Language Models”源代码（必做）7. “编码器-解码器”的简单实现（必做）简单循环网络 （ Simple Recurrent Network ，
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2024-04-03 09:41:57
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RNN(Recurrent Neural Network)1、简介 循环神经网络（RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。就像卷积网络是专门用于处理网格化数据（如一个图像）的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列的神经网络。卷积网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，以及处理大小可变的图像；循环网络可以扩展到更长的序列（比不急于序列的特化网络长得多），大多数循环网络也能处理可
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2024-09-06 14:35:41
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RNN及其代码流程本文重点关注RNN的 整个流程，而不是BP的推导过程什么是RNNRecurrent Neural Network循环神经网络为什么需要RNN？普通的神经网络都只能单独地处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的**比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要
学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 16 Nov 2016 前几天写了学习Embeddings的例子，因为琢磨了各个细节，自己也觉得受益匪浅。于是，开始写下一个LSTM的教程吧。 还是Udacity上那个课程。 源码也在Github上。非常棒的技术，可能它已经向我们揭示了“活”的意义。RNN我已经尝试学习了几次，包括前面我这篇笔记，所以就直接进入代码阅读吧。 读例子程序： 1. 引
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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摘要Ng深度学习课程第五部分序列化模型，第一周作业numpy实现RNN，并利用RNN生成恐龙名称实验。涉及到正向传播、反向传播公式，程序的整合，部分理论学习。代码注释添加了部分说明。 程序地址：https://github.com/ConstellationBJUT/Coursera-DL-Study-Notes代码结构dinos.txt：数据文件，每行是一个恐龙名称 红色框：numpy实现的rn
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2023-10-21 08:51:19
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NeRF代码解析Youtube 代码讲解 链接 NeRF的代码分为两部分，训练和推论。 训练阶段分为三部分，准备数据，构建全连接神经网络，计算loss。准备数据有三个资料集：第一个是 nerf_synthetic 其中包含 lego小车不同角度的图片和Camera 的位姿。 第二个是 nerf_llff_data 这个数据集是由真实照片制作的，Camera的位姿是由colmap生成的，位姿保存在p
RNN循环神经网络的直观理解：基于TensorFlow的简单RNN例子RNN 直观理解一个非常棒的RNN入门Anyone Can learn To Code LSTM-RNN in Python(Part 1: RNN)
基于此文章，本文给出我自己的一些愚见基于此文章，给出其中代码的TensorFlow的实现版本。完整代码请看这里
RNN的结构如果从网上搜索关于RNN的结构图，大概可以下面的结构图
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2024-03-21 08:50:26
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引言 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是神经网络家族的重要成员，而且也是深度学习领域中的得力干将，因为深度学习广泛应用的领域如语音识别，机器翻译等都有RNN的身影。与经典的神经网络不同，RNN主要解决的是样本数据为序列的建模问题，如语音序列，语言序列。因为对于序列数据来说，大部分情况下序列的每个元素并不是
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2024-04-01 22:12:33
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之前我们学习过用CNN（卷积神经网络）来识别手写字，在CNN中是把图片看成了二维矩阵，然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别。 而在RNN中增添了时间的维度，因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开，有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆。这次我们使用RNN来识别手写数字。首先导入数据并定义各种RNN的参数：import tensorflow as tf
from tenso
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2024-04-01 12:04:18
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递归神经网络（RNN）对于自然语言处理和其他序列任务非常有效，因为它们具有“记忆”功能。 它们可以一次读取一个输入x⟨t⟩（如单词），并且通过隐藏层激活从一个时间步传递到下一个时间步来记住一些信息/上下文，这允许单向RNN从过去获取信息来处理后面的输入，双向RNN可以从过去和未来中获取上下文。有些东西需要声明： 1 - 循环神经网络的前向传播 我们来看一下下面的循环神经网络的
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2023-12-18 21:58:56
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在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题，看一看RNN究竟能达到什么样的效果，具体又是如何实现的。 在这个演示项目里，我们使用随机生成的方式生成一个数据集（由0和1组成的二进制序列），然后人为的增加一些数据间的关系。最后我们把这个数据集放进RNN里，让RNN去学习其中的关系，实现二进制
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2024-07-12 19:01:04
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这一章 讲述 使用MediaPipe的手势识别单帧手势识别代码重点简单代码讲解1.solutions.handsimport mediapipe as mp
mp_hands = mp.solutions.handsmediapipe手势模块(.solutions.hands)将手分成21个点(0-20)如下图1. ，可通过判断手势的角度，来识别是什么手势。8号关键点很重要，因为做HCI（人机交互
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2024-09-30 12:20:26
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在使用 React Native 开发应用程序的时候，有时候需要使用 JavaScript 中默认不可用的 IOS 或 Android 的原生 API。 也许你想复用一些现有的 OC、Swift、Java 或 C++ 库，而不必在 JavaScript 中重新实现它，或者为图像处理之类的事情编写一些高性能、多线程的代码。那么此时就不
解读tensorflow之rnn：该开始接触RNN我们都会看到这样的张图： 如上图可以看到每t-1时的forward的结果和t时的输入共同作为这一次forward的输入所以RNN存在一定的弊端，就是如果输入足够的长，因为每一次forward都会带有之前数据的信息，就会使效果变差：“张三走了！天气也不错，我要去打篮球。”这句话的重点肯定在于天气不错所以我去打球，而不是因为张三走
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2024-04-01 12:53:54
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