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
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
转载
2024-09-06 14:35:41
27阅读
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
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
转载
2023-10-21 08:51:19
140阅读
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
转载
2024-03-26 11:01:57
140阅读
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
转载
2024-03-21 08:50:26
29阅读
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
转载
2024-02-28 12:51:52
72阅读
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
转载
2024-04-01 12:04:18
43阅读
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:
转载
2024-06-04 23:06:03
147阅读
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
转载
2024-04-04 18:46:33
56阅读
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
转载
2023-12-18 21:58:56
97阅读
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
转载
2024-09-30 12:20:26
87阅读
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
转载
2024-04-01 12:53:54
31阅读
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
转载
2024-04-03 12:31:07
74阅读
1、RNN产生原因一些数据前后有关联，且关联的长度不确定，需要根据数据前后关系进行预测。比如视频每一帧与之前与之后的关联，要分析这些帧连接起来的整个序列。2、几种神经网络(1)基本循环神经网络考虑例子：我 昨天 上学 迟到 了 ，老师 批评 了 ____。分为如下几步： 1、通过one-hot编码将数据向量化变为对应的数字序列 2、根据如下神经网络进行预测后面的数据 通过公式： 计算St与Ot (
转载
2024-03-19 17:17:23
0阅读
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
转载
2024-04-02 11:06:05
26阅读
# 使用 Python 实现 RNN 算法的实例
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 实现循环神经网络（RNN）算法。我们将逐步介绍整个流程，并提供详细的代码示例，确保即使是刚入行的小白也能理解每个步骤。下面的表格概述了实现 RNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入库和数据集 |
| 3
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 ，
转载
2024-04-03 09:41:57
138阅读
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，并利用LSTM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。和RNN程序流程基本一样，部分代码流程做了优化。实验程序用于检验程序是否正确，loss逐步下降，名称越来越像。 程序地址：https://github.com/ConstellationBJUT/Coursera-DL-S
