1.sigmoid特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率（firing rate）缺陷：有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。只有正数输出（不是zero-centered，均值为0？），这就导致所谓的zigzag现象: 也就是说，w始终是朝着一直为正或者一直为负去变化的。也就是说，更新只能朝着一个方向更新。2
Liner、RNN、LSTM的构造方法\输入\输出构造参数pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。模型构造参数主要限定了网络的结构，如对循环网络，则包括输入维度、隐层\输出维度、层数；对卷积网络，无论卷积层还是池化层，都不关心输入维度，其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后的大小.输入和输出的构造参数一般和模型训练相关，都需指定batch大小，s
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2023-10-13 22:23:07
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# PyTorch中RNN激活函数详解
深度学习中的循环神经网络（RNN）是一类非常重要且常用的神经网络模型，尤其在自然语言处理、语音识别等领域具有广泛的应用。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的RNN激活函数供用户选择。本文将对PyTorch中常见的RNN激活函数进行详细介绍，并提供相应的代码示例。
## RNN概述
循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络，可以处理序列
原创
2024-01-31 07:01:15
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一、RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，允许信息持久化。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。 标准的RNN模型如下图所示： 
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2024-08-09 00:01:25
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文章目录前言1. Sigmoid2. tanh3. ReLU4. Leaky ReLU5. ELU6.PReLU7. Softmax8. Swish9. Maxout10. Softplus11. GELU12. SILU总结 前言激活函数是一种特殊的非线性函数，它能够在神经网络中使用，其作用是将输入信号转化成输出信号。它将神经元中的输入信号转换为一个有意义的输出，从而使得神经网络能够学习和识别
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2024-01-26 08:16:05
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RNN的基本思想是共享变量以及通过时间序列将特征值进行输入，从而实现“记忆功能”，是全连接网络的一种高阶的变体。可以想象，通过这两种思想演变出来的RNN网络类型可以是无穷多的（尤其是因为对全连接网络做了高阶的扩展功能）。蕴藏了无穷的可能性，现在已经有人证明，RNN网络通过适当的输入、适当的网络结构，可以代表任何图灵机能够计算的函数。从这个角度来说，虽然其实现的方式和原理和当前的计算机的计算编程方式
1.sigmoid特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率(firing rate)缺陷：有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。只有正数输出(不是zero-centered，均值为0？)，这就导致所谓的zigzag现象:也就是说，w始终是朝着一直为正或者一直为负去变化的。也就是说，更新只能朝着一个方向更新。2.tanh函
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
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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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
原创
2021-08-02 15:26:00
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RNN
原创
2021-08-02 15:30:39
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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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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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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。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。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
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在TensorFlow中，RNN相关的源码主要分为两类，一类是表示基础Cell实现逻辑的类，这些类都继承自RNNCell类，主要包括BasicRNNCell、BasicLSTMCell、GRUCell等。另外一类就是让cell在不同时间轴上运转起来的循环流程控制类，包括动态单向RNN流程类tf.nn.dynamic_rnn、动态双向RNN流程类tf.nn.bidirectional_dynamic
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2024-03-27 09:43:09
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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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一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容
（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络 图1 一个神经元 图2 一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同分
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2024-07-23 13:22:23
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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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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
