由于卷积神经网络不擅长处理语音数据、翻译语句等有先后顺序的数据结构。随之而来的循环神经网络(Recurrent Natural Network,RNN)它特别适合处理序列数据，RNN已经成功应用于自然语言处理(Neuro-Linguistic Programming)、语音识别、图像标注、智能翻译等场景中。 RNN网络结构的应用 随着深度学习的不断发展和网络结构的优化，循环神经网络出现其
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2023-06-16 19:03:19
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RNN简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。RNN的网络结构1、循环神经网络的经典结构 从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。 参数共享思想：由于模块A中的运算和变量在不同时刻是相同的，因此循环神经网络理论上可以看作是同一神经网络被无限复制的结果。循环神经网络在不同的位置共享参数，从而使有限的参数处理任意长度的序列。2、循环神经网络按时间
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2023-06-30 21:33:46
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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
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2023-09-25 09:45:14
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1. 场景与应用 在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。
2. RNN的作用 传统的神经网络DNN或者CNN网络他们的输入和输出都是独立的。
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2023-07-07 15:02:15
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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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本文主要是对CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解，其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ？图片示意：给定一个图片放入全连接
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2023-09-25 10:25:42
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RNN（循环神经网络）详解为什么要引入RNN？ 我们可以把一个普通的神经网络当成一个能够你和任意函数的黑盒，只要训练的数据足够多，给定特定的x，我们就可得到希望的y。结构如下 该模型可以用于处理单独的一个一个的输入。但是，当我们处理序列信息时，即前面的输入跟后面的输入是有关系的，普通的神经网络模型就无法实现了。 以nlp中的一个词性标注任务来看：将“ 我爱学习 ”这句话进行词性标注时，学习这个词既
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2024-02-03 03:10:03
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本文主要介绍的是循环神经网络RNN及其研究进展，其中的主要内容来自于一篇2019年的ICLR论文，论文原文如下 AntisymmetricRNN: A Dynamical System View on Recurrent Neural Networksarxiv.org 一、RNN与LSTM在机器学习领域中，循环神经网络（RNN）可以说是一块相当重要的组成部分了，由于它能够在处理
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2023-09-14 15:54:09
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一、 循环神经网络 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。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。
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2023-08-25 11:06:27
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深度学习之RNNRNN基本概述RNN的优势及结构形式RNN的前向传播过程BPTT算法LSTMGRU：LSTM的变体双向RNN RNN基本概述我们首先看一下百度百科对于RNN的解释：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（rec
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2023-10-09 23:38:31
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近期学习了RNN（循环神经网络），但网上的代码大多都是python编写的，且基本都是用工具箱。于是自己结合网上的代码，用MATLAB进行了编写，大致框架如下，但可能存在问题，希望与读者多交流，后面的激活函数可以选择sigmid/tanh/Ruel. % implementation of RNN
% 以自己编写的函数为例进行计算
clc
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2023-12-17 13:46:51
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文章目录1. 前言2. LSTM模型结构2.1 细胞状态2.2 LSTM之遗忘门2.3 LSTM之输入门2.4 LSTM之细胞状态更新2.5 LSTM之输出门 1. 前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据。大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业
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2023-06-16 19:23:29
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一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
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2023-07-28 23:08:46
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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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概念什么是RNN?RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能.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
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2023-08-08 11:10:53
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文章目录1.1 RNN诞生的原因1.2 简介1.3 与前馈神经网络的差异2 网络架构2.1 空间角度2.2 时间角度3 pytorch 实现RNN 1.1 RNN诞生的原因在普通的前馈神经网络（如多层感知机MLP，卷积神经网络CNN）中，每次的输入都是独立的，即网络的输出依赖且仅依赖于当前输入，与过去一段时间内网络的输出无关。但是在现实生活中，许多系统的输出不仅依赖于当前输入，还与过去一段时间内
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2024-01-08 14:21:29
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一、初识RNN1、 循环神经网络是指随着时间的推移，重复发生的结构。在自然语言处理，语音图像等多个领域均有着广泛的使用。RNN网络和其它网络的不同之处在于RNN可以实现某种记忆功能，是进行时间序列分析的最好选择。好像人类能够凭借自己过往的记忆更好的认识这个世界一样。RNN也实现了类似于人脑的这一机制，对所处理过的信息留存有一定的记忆，而不像其他类型的神经网络并不能对处理过的信息留存记忆。2、 重复
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2023-10-18 10:17:13
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基础循环神经网络循环神经网络（RNN）是一个由神经元和权值构成的有向图，它的当前状态与前一时刻的状态和当前输入决定，因此当前状态也被称为工作记忆。循环神经网络在时间序列上展开后如上图所示，用于解决序列化的问题，诸如语音识别、语音合成、文本生成。例子:利用RNN写诗，本质上是在训练后得到各个词语的使用频次和关联规则，RNN可以知道在“秋”后面跟“月”“风”具有更大概率。但它并不知道它所写的含义，从这
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2023-12-14 20:22:45
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，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
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2023-06-22 00:48:39
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循环神经网络 RNN 文章目录循环神经网络 RNN一、概述二、背景三、RNN原理3.1 模型结构3.2 前向传播3.3 反向传播BPTT(back-propagation through time)3.4 RNN的分类3.5 RNN的改进双向RNN深度RNN四、RNN的简单使用五、总结 一、概述 循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）是一类以序列（sequenc
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2023-06-16 19:04:32
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