RCNN算法简述 RCNN丰富特征层次的结构提取算法，由Ross Girshick 在2014年CVPR提出算法将目标检测推向新的里程碑。自从12年AlexNet在ImageNet上大放异彩之后，卷积神经网络重新引起大家的重视，同时手工设计特征方式逐渐退出舞台。RCNN是将CNN与SVM优势结合来突破目标检测的瓶颈，借助CNN强大的特征表达能力和SVM高效的分类性能。RCNN主要过程如下：1 首
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2024-03-08 19:56:37
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最近我在进行论文的写作，接下来会将自己做的对比算法分享给大家，以帮助像我一样遇到问题想来上求救的小伙伴们。我采用的数据集为PeMS04和PeMS08，如果有使用相同数据集的小伙伴们可以一起交流。 做到ARIMA对比算法时，发现固定order的ARIMA算法无法做到对所有全时空路网节点的流量进行预测，会出现报错情况。因为路网所有节点的交通流量不一定都符合同一ARIMA参数，便采用auto_arima
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2024-07-29 15:57:28
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RNN与语义分析 RNN的祖先是1982年提出的Hopfield网络。 Hopfield网络因为实现困难，外加没有合适应用，被86年后的前馈网络取代。 90年代恰逢神经网络衰落期，前馈MLP在Optimization上被揪出种种弊端，又被SVM取代。 在Represention上，CV界老一辈还在用着hand-made特征，Speech&NLP也偏重Statistics的特征。 1990
RNN求解过程推导与实现
RNN
LSTM
BPTT
matlab code
opencv code
BPTT,Back Propagation Through Time.首先来看看怎么处理RNN。RNN展开网络如下图
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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RNN基本结构解读1. RNN的多种结构1.1 单层网络结构1.2 经典RNN网络结构1.3 其它RNN结构2. Encoder-Decoder2.1 Encoder-Decoder的基本结构2.2 Encoder-Decoder应用范围：2.3 Encoder-Decoder 缺点3. LSTM3.1 LSTM基本结构参考： 在计算机视觉领域，最常用的网络结构就是CNN卷积神经网络。但是在现
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2024-03-08 14:06:45
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1、RNN的基本设定在语言模型任务中，给定特定的单词序列（句子片段）,任务目标是预测该片段的下一个单词(或者符号)。传统的n-gram模型可以应用于该任务，但是它存在着许多难以解决的问题：假设预测序列为 Tom open his ___①强假设问题：n-gram模型的构建依赖于过强的假设，即假设待预测的第n各单词只依赖于它之前的n-1个单词，即：②稀疏问题：由于n-gram模型的预测靠的是第对条件
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2024-08-09 12:39:08
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1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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最近在做一个RNN的实验，之前其实学习过RNN的一些知识，但由于长时间不用，加上很多API的更新，有些东西也记得不太清了，真的很想吐槽TF这种静态图，看个shape都费劲，现在也不想升级到2.0或者使用PyTorch，只能将就着用吧。 这个正弦预测应该算是入门基本实验了，网上很多资料都是一些小修小改，但是却很多都是错的，而错的人却还一直转载，我也是服了。建议还是去看看官方书籍或者自己调试一下吧，下
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2024-05-10 18:57:10
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RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题 文章目录RNN学习：利用LSTM，GRU解决航空公司评论数据预测问题1.RNN的介绍1.1 LSTM的简单介绍1.2 GRU的简单介绍2.数据集的介绍3.读取数据并作预处理4.模型的搭建结语 1.RNN的介绍 RNN，即循环神经网络，即一般的神经网络同层节点与节点之间并无连接，比如CNN隐藏单元之间并没有连接，那么这相对于一些序列问题上
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2024-06-18 09:15:24
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目录网络流量预测入门（一）之RNN 介绍RNN简介RNN 结构RNN原理结构原理损失函数\(E\)反向传播总结参考网络流量预测入门（一）之RNN 介绍了解RNN之前，神经网络的知识是前提，如果想了解神经网络，可以去参考一下我之前写的博客：数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程（八）之使用神经网络（基于pybrain）识别数字手写集MNIST这篇博客介绍RNN
背景随着Flutter等新框架的崛起，现有的问题RN老的架构非常重的依赖于Bridge：所有的JS和Native之间传递的信息，都要序列化为JSON之后进行异步传输。这样就造成一个比较常见的性能问题：快速滑动ListView的时候会白屏，如下图：现在有三个线程：Native的UI线程，Layout线程和JS线程，他们之间的通信是异步的。当ListView向上滑动，需要展示新的Cell的时候，N
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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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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文章里的文字内容语音里的音频内容股票市场中的价格走势……1.RNN基本原理传统神经网络： RNN： RNN 跟传统神经网络最大的区别在于每次都会将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。eg:判断用户说话意图当我们判断意图的时候，只需要最后一层的输出「05」，如下图所示： 前面所有的输入都对未来的输出产生了影响，大家可以看到圆形隐藏层中包含了前面所有的颜色。RNN 缺点： 短
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2024-05-14 16:09:18
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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1.背景介绍深度学习技术的发展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用，已经取得了显著的成果。在这些领域中，循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种非常重要的神经网络架构，它们具有很强的表示能力和学习能力。在本文中，我们将对比分析 RNN 和 LSTM 的优势和不足，以帮助读者更好地理解这两种神经网络架构的特点和应用场景。1.1 RNN 简介RNN 是一种特殊的神经网络结构，
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2024-06-10 09:23:59
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序列模型文本预处理序列模型的核心其实就是去预测带时间序列的任务场景神经网络可以解决大部分问题；因为其能够学习到很多线性的和非线性的知识时间序列任务场景：一、语音识别； 二、生成一段音乐； 三、情感分析；四、**轨迹预测（**网格与网格之间是有联系的；只有将它们联系起来才能成为一条轨迹）时间序列：特点；前后关联强，“前因后果”（后面产生的结果，依赖前面产生的结果）标准神经网络建模的弊端弊端～ 针对位
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2024-03-08 07:19:34
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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什么神经网络适合你的预测建模问题？对于深层学习领域的初学者来说，知道使用哪种类型的网络可能是困难的。每天都有那么多类型的网络可供选择，并且有新的方法被公布和讨论。更糟糕的是，大多数神经网络足够灵活，即使用于
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2024-06-06 14:46:43
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