1. 概要我的最佳学习法就是通过玩具代码，一边调试一边学习理论。这篇博客通过一个非常简单的python玩具代码来讲解递归神经网络。那么依旧是废话少说，放‘码’过来！
1. import
2. np.random.seed(0)
3.
4. # compute sigmoid nonlinearity
5. def
6. 1/(1+np.exp(-x))
7. retur
# RNN算法Java实现
## 整体流程
下表为实现RNN算法的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的包和库 |
| 2 | 定义RNN模型的结构 |
| 3 | 初始化模型参数 |
| 4 | 实现前向传播算法 |
| 5 | 实现反向传播算法 |
| 6 | 训练模型 |
| 7 | 使用模型进行预测 |
## 代码实现
### 步骤
原创
2024-05-01 06:28:19
66阅读
最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练
转载
2023-07-21 20:23:47
168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
1. CNN算法CNN算法原理
2. RNN算法最早CNN算法和普通算法类似，都是从由一个输入得到另一个输出，不同的输入之间没有联系，无法实现一些场景（例如：对电影每个时间点的时间类型进行分类，因为时间是连续的，每一个时间点都是由前面的时间点影响的，也就是说输入之间有关联）
2.1 典型的序列数据文章里文字内容语音里音频内容股票市场中价格走势
2.2 基本原理RNN 跟传统神经网络最大的
原创
2022-06-23 17:54:46
1632阅读
# Java RNN算法库
## 介绍
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常用于处理序列数据的人工神经网络。它具有记忆性和递归性的特点，能够对序列数据进行建模和预测。对于Java开发者而言，使用合适的Java RNN算法库能够方便地构建和训练RNN模型。
本文将介绍一些常用的Java RNN算法库，并提供代码示例。
## deeplearning
原创
2023-08-24 03:36:15
177阅读
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。
R-CNN方法框架：区域推荐(region proposal)：
常见的方法有selective search和edge boxes,给定一张图片，通过选择性搜索算法产生1000~2000个候选边框，但形状和大小是不相同的，这些框之间是可以互相重叠互相包含的；利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口的情况下保持较高的召回率(Recall)；对于卷积神经网络模型，研究中较
转载
2024-04-01 09:45:15
35阅读
本人前段时间学习和研究神经网络的理论和编程，特别关注了在语音识别、语言模型、机器翻译等方面有广泛应用的RNN模型和LSTM模型。发现绝大多数有关RNN模型的文章，对于RNN模型的基本结构和前向传播公式基本是相同的，但是在误差反向传播方面，存在不同版本的理论公式，虽然大致相同，但还是有很多不同的地方，而且对公式的解释也会各有不同。在研究了多个版本
转载
2024-04-09 21:50:18
223阅读
Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺
转载
2024-08-02 08:04:39
74阅读
常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）引言RNNLSTM门控记忆元输入门、输出门和遗忘门候选记忆元记忆元隐状态LSTM的简洁实现GRU结构详解GRU的简洁实现常用应用方式 引言之前已经实现讲解并实现过了RNN模型，而LSTM可以弥补RNN的一些缺点，GRU是LSTM的简化版本，这里我们就回顾一下RNN模型，接着循序渐进讲解LSTM和GRU。 CNN和全连接网络的数据表示能力已经很强了，
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
转载
2024-03-27 09:43:09
240阅读
1 从单层网络谈起在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。2 经典的RNN结构（N vs N）在实际应用中，我们还会遇到很多序列形的数据：如：自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。时间序列问题。例如每天的股票价格等等。序列形的数据
转载
2024-05-07 19:57:37
27阅读
参考文章：知乎 - tf.nn.dynamic_rnn 详解 简单提一下，用TensorFlow实现RNN系列结构，基本就是定义一个cell，然后调用一个RNN函数，就获得输出了。而且，cell定义成什么类型基本就是什么类型的RNN了。 一、TensorFlow关于RNN函数的定义tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
转载
2024-03-23 13:27:38
63阅读
1 什么是RNNRNN又称循环神经网络，是一种在序列数据处理中广泛使用的神经网络模型。具有循环连接，允许信息在网络中持续传递。能够处理任意长度的输入序列，并且在处理序列时共享参数，这也是该模型在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中取得出色表现的主要原因。2 RNN原理RNN的目的就是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节
转载
2024-07-26 16:26:21
41阅读
Pytorch框架,CharRNN自动唐诗生成RNN简单解析实验部分初始语料处理载入到数据类定义Pytorch神经网络预测生成部分主函数部分结果展示 RNN简单解析RNN(RecurrentNeuralNetwork)又称循环神经网络, 以其独有的隐藏状态的输入h在序列问题和文本问题上,有比较好的实现.为了做个对比我们先来看看普通的神经网络长什么样子: 然后我们再来看看RNN的标准架构: 其实R
转载
2023-12-24 00:15:35
63阅读
目录 简介 模型结构 前向传播过程 反向传播BPTT 算法推导 算法实现一 简介RNN 是一种时序链特征的循环神经网络。主要应用于：① 自然语言处理(NLP): 主要有视频处理, 文本生成, 语言模型, 图像处理② 机器翻译,
转载
2024-03-13 20:14:20
24阅读
&nbs
转载
2023-11-08 19:41:37
153阅读
Character RNN Tensorflow版本的解析
RNN是一个很有意思的模型。早在20年前就有学者发现了它强大的时序记忆能力，另外学术界以证实RNN模型属于Turning-Complete，即理论上可以模拟任何函数。但实际运作上，一开始由于vanishing and exploiting gradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆。虽
转载
2024-04-30 18:07:21
46阅读
循环神经网络 RNN（recurrent neural network）特点：RNN对具有序列特性的数据非常有效 能挖掘数据中的时许信息及语义信息 序列特性：符合时间顺序、逻辑顺序或其他顺序的。如：人的语言、语音、股票结构： 如果先不看W，展开，图就变成了 全连接神经网络结构：X是某个字或词的特征向量，作为输入层。上图是三维向量U是输入层到隐藏层的
转载
2024-05-14 16:42:48
57阅读
