引入在某一些情况下，我们是无法使用标准的全连接神经网络的。比如，预测句子中哪几个单词是人名，如果使用标准的全连接神经网络，网络结构如下：如果使用这种结构，会存在两个问题输入句子长度和输出向量的维度，可能会不一样。对不同的样本，其输入/输出维度都不同。当然你可以采用zero padding，将每个句子都填充到最大长度，但仍然不是一种很好的方式改结构无法共享从文本不同位置上学到的特征举例来说，比如该网
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2024-08-15 17:24:40
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什么是双向RNN?双向RNN是RNN的一种变体，它对于自然语言处理任务特别有用，并且有时可以提高性能。BD-RNN使用两个常规的RNN，其中一个是顺序数据向前移动，另一个是数据向后移动，然后合并它们的表示。此方法不适用于时间序列数据，因为按时间顺序表示的含义更抽象。 例如，在预测接下来会发生什么时，最近的事件应该具有更大的权重确实是有意义的。而在语言相关问题中，“tah eht ni tac”和“
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2024-02-28 13:35:37
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RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。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，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且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。 RNN的应用领域有很多, 可以说只要考虑时间先后顺序的问题都可以使用RNN来解决.这里主要说一下几个常见的应用领域:自然语言处理(NLP): 主要有视频处
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2024-05-13 22:17:40
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主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数) 这是一个最初版的神经网络语言模型 选取什么要的loss functio
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2024-06-14 23:10:17
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双向lstm 命名实体识别 In this article, we shall discuss on how to use a recurrent neural network to solve Named Entity Recognition (NER) problem. NER is a common task in NLP systems. Given a text document, a
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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一、图解RNN神经网络注意点：rnn网络权重矩阵h是自带激活函数的默认tanh参数表如下：二、参考学习过的博客这个文章中的batch_first=true输入的参数是错的，不要看他的代码，他那个hidden_prev 压根自己没搞懂怎么回事。这个博客提供了两种应用及两种RNN连接方式第一种：如，现在要用RNN做房价预测。如果目标是 输入今年1-6月的房价，输出是7-12月的房价，那可以直接将隐含层
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2024-08-13 09:00:29
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1. RNN循环神经网络1.1 结构 循环神经网络（recurrent neural network，RNN）源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。图 11 RNN-rolled
之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法（ 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） ,LSTM网络（Long Short-Term Memory ）），本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用， RNN （LSTM）的样本可以是如下形式的：1）
RNN:循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（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）。RNN的结构及变体基础的神经网络包含输入层、隐层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接。激活函数是事先确定好的，那
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2024-05-06 10:46:21
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一、Seq2Seq 模型1. 简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、QA 系统、文档摘要生成、Image Captioning (图片描述生成器)。2. 基本框架第一种结构[参考1]论文
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2024-08-24 11:28:38
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本文包括两方面的内容：1、结合RNN结构进行模型解读，并理解使用TensorFlow进行网络搭建时变量维度与API参数的对应关系；2、搭建多层深度RNN时，出现的错误以及解决方案。一、RNN网络结构理解关于RNN网络结构的详细解释，网上有更加详细的内容，这里仅结合RNN结构，进行参数维度的理解。RNN网络的一般结构如图1所示： 1、先简单说下RNN网络的基本思想RNN主要思想是引
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2024-04-28 21:47:34
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RNN 文章目录RNN参考RNN 解决了什么问题RNN的结构RNN的特点RNN的损失函数RNN的反向传播RNN的缺点 参考循环神经网络RNN论文解读RNN 解决了什么问题即应用场景，RNN在处理有时序关系的输入的时候比一般的神经网络更具有优势，原因是一个句子中的前后往往是相联系的，而一般的神经网络只是将句子里的每个词分开来考虑，这样的话对句子这种有时序关系的输入是很不利的，而RNN就考虑了当前词的
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2024-04-02 11:06:05
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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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CNN:1）卷积：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野（权值共享）。一次卷积运算(哪怕是多个卷积核)提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算，这也就是多层卷积。2）池化：降维的方法，按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人，不但会带来非常大的计算量，而且容易出现过拟合，解决过拟
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2024-07-23 14:54:48
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一.概述常用文字识别算法主要有两个框架： CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC)CNN+Seq2Seq+Attention本文介绍第一种方法。CRNN是一种卷积循环神经网络结构，用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文字识别问题。文章认为文字识别是对序列的预测方法，所以采
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2024-03-15 11:36:34
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# PyTorch中的LRNN结构特点
在深度学习的领域中，递归神经网络（RNN）是处理时序数据的强大工具。其反向传播特性使得它们特别适合序列数据（如文本、音频和时间序列）。LRNN（Long Range Neural Network）作为RNN的一种变种，旨在优化长距离依赖的学习能力，解决传统RNN在捕捉长期依赖数据时经常面临的问题。
## LRNN的基本结构与特点
LRNN是一种特殊设计
文章行文思路如下：首先通过前馈神经网络引出为啥需要循环神经网络然后介绍循环神经网络的核心思想与运作方式最后拓展两个循环神经网络常见且常用的变体在讲循环神经网络前，先来回顾下前馈神经网络，这是深度学习中最基础的网络结构之一前馈神经网络也称为多层感知机，由多个隐藏层叠加得到，每个隐藏层可看作是一个线性模型加激活函数为简单起见，这里先以单层感知机为例进行介绍 上图是单层感知机的结构示意图，其中， 是输入
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2024-07-15 13:16:08
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这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了，仅有的几个教程讲的又过于简单。没办法，只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了。 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm。但是，如果你直接运行这个代码，可以看到warning：WARNING:tensorflow:: Using a concate
文章目录一、序列模型1. 什么是序列模型？2. 数学符号（Notation）二、循环神经网络1. 标准NN存在的问题2. RNN3. 通过时间反向传播（Backpropagation through time）4. 不同结构三、语言模型1. Language model and sequence generation2. 采样（Sampling novel sequences）四、GRU和LST
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2024-07-17 15:32:24
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