这篇文章主要详细介绍的RNN的原理。由于看到CRNN这块，想着把RNN也好好看看，所以留下第五系列的坑，以后有时间再填吧。。。目录1、基于Python的RNN实践2、加载数据集3、RNN网络模型3.1、前向传播3.2、反向传播（BPTT）4、模型优化5、模型预测RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条
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2023-10-18 17:26:55
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RMI实例分析
1.远程对象的本地接口声明（RMIOperate.java）
· 该类仅仅是一个接口声明，RMI客户机可以直接使用它，RMI服务器必须通过一个远程对象来实现它，并用某个专有的URL注册它的一个实例。
· 远程
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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一、RNN模型简介1定义 Rnn， recurrent neural network，循环神经网络，一般以序列数据(比如，一句话，一段录音)为输入， 通过网络内部的结构有效捕捉 序列之间的关系特征，一般也是以序列系列形式输出。2 网络结构一般是单层神经网络结构，Rnn的循环机制,使得模型也从上一时间步产生的结果 h(t-1)，能够作为当下时间步输入的一部分。也
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2024-03-15 11:46:46
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使用react native也有几个年头了，之前都是看别的大神总结的文章，今天也来自己总结下rn的设计原理和自己碰到的很多的“坑”。也算是给大家一些问题个例，个人觉得原理没什么可看的，但是坑却是实实在在的爬出来的，万一你现在的问题跟我这个撞衫了，不是就不用再去爬那么多资料了对吧！ 镇楼图：N年前自己写的第一段代码react native原理 &n
文章目录RNN原理剖析RNN原理图从Cell讲起第T次运算第T+1次运算 RNN原理剖析既然我们已经有了深度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，比如猫和狗。但是在有些场景顺序是非常重要的。例如：股票交易时间序列，文章上下文等等。需要依赖上下文才能进行更好的推导和理解，这也
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2024-03-29 15:33:10
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目录一、RNN算法1.1、什么是RNN？1.2、为什么要发明RNN？1.3、RNN的结构和原理？1.4、RNN的特性？1.5、前向传播和反向传播?梯度消失问题?二、 LSTM算法2.1、什么是LSTM?2.2、LSTM原理2.3、LSTM如何解决梯度消失问题？2.4、双向LSTMReference 一、RNN算法1.1、什么是RNN？RNN是一种神经网络，类似CNN、DNN等，RNN对具有序列特
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2024-08-12 12:03:27
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2023-08-11 14:07:43
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【代码】RNN经典案例：RNN模型构建人名分类器。
原创
2023-01-25 07:58:52
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&nbs
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2023-11-08 19:41:37
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BLEU算法介绍和如何计算： 我们先举一个例子来说明：原文：猫站在地上机器译文 (candidate)：the the the the 人工译文 (reference)：The cat is standing on the ground 在计算1-gram(一元文法)的时候，the 都出现在译文中，因此匹配度为4/4 ，但是很明显 the 在人
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2024-09-06 19:35:35
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一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图：2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1.CNN空间扩
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2024-09-24 19:24:39
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RNN 的基本原理+pytorch代码 文章目录RNN 的基本原理+pytorch代码1.RNN模型的结构2.模型输入（inputs）3.隐藏层（hidden）4.输出层（output）5.反向传播6.RNN的缺陷：长依赖问题7.pytorch调用RNN 1.RNN模型的结构传统的神经网络结构如下，由输入层，隐藏层和输出层组成而RNN跟传统神经网络的最大区别在于每次都会将前一次的隐藏层结果带到下一
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2023-09-25 16:25:45
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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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# Python RNN
## 1. Introduction
Recurrent Neural Networks (RNNs) are a type of artificial neural network that have the ability to process sequential data. They are widely used in various fields such
原创
2023-10-25 20:41:14
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作者 | 泳鱼循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。一、 RNN 网络类型 RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型：（1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算
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2023-09-22 09:08:54
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下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division
from io import open
import glob
import
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2023-10-26 13:51:14
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RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)作者: Morvan 本代码基于网上这一份代码 code本节的内容包括:设置 RNN 的参数这次我们会使用 RNN 来进行分类的训练 (Classification). 会继续使用到手写数字 MNIST 数据集. 让 RNN 从每张图片的第一行像素读到最后一行, 然后再进行分类判断. 接下来我们导入
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2024-08-08 11:25:32
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目录6 循环神经网络6.3 数据集（周杰伦歌词）6.3.1 读取数据集6.3.2 字符索引6.3.3 时序数据采样6.3.3.1 随机采样6.3.3.2 相邻采样6.4 循环神经网络从零实现6.4.1 one-hot6.4.2 初始化模型参数6.4.3 定义模型6.4.4 预测函数6.4.5 梯度裁剪6.4.6 困惑度6.4.7 定义训练函数6.4.8 训练模型并创作歌词6.5 简洁实现6.5.
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2024-05-14 16:16:46
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早上看到用python代码实现rnn，看了下原地址，rnn原理比较简单，但是有了各种变种如lstm、seq2seq等模型，目前查看的一些资料rnn都是基于一些框架来实现，比如tensorflow、deeplearning4j，caffe等，很少有徒手实现，刚刚看好到一篇记录下：
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2024-05-22 17:23:57
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