简介LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNNRNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图是它的结构： 从上图可以看出，RNN循环获取输入序列，并保存上一次输入的计算结果，与当前输入进行计算后，
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏。1.简述通常，在自然语言生成任务（机器翻译
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2024-04-24 15:57:12
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目录代码示例代码解读知识点介绍 代码示例import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNNCell
# 第t时刻要训练的数据
xt = tf.Variable(np.random.randint(2, 3, size=[1, 1]), dtype=tf.float32)
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2024-06-08 13:44:01
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目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、数据的选取和处理3、搭建预测网络4、引入GRU重构预测模型RNN结构原理1、RNN和标准神经网络的对比2、前向传播和反向传播3、RNN的缺点4、简单的代码示例总结摘要本周在论文阅读方面，阅读了一篇基于GRU改进RNN神经网络的飞机燃油流量预测的论文，了解了RNN的缺点以及其改进方法。在深度学习上，对RNN的数学原理进行了学习，了解它与普通神经网络的特点，并尝试复现
机器学习多变量线性回归代码 Linear Regression (LR) is one of the main algorithms in Supervised Machine Learning. It solves many regression problems and it is easy to implement. This paper is about Univariate Linea
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2024-05-08 09:44:01
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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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RNNRNN简单介绍RNN基本思想举例简单RNN的Numpy代码实现RNN缺陷与改进 RNN简单介绍计算机视觉中，识别图像时每张图片是孤立的，前一张图片识别的结果并不会对后一张图片识别的结果有影响。但现实生活中，许多数据带有明显的顺序，如NLP领域中，顺序是语言的基本特征，如“我吃苹果”与“苹果吃我”就是两个完全不同的意义，也可以从语言结构中得到信息，比如主语“我”后面接一个动词“吃”，“吃”后
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2024-06-07 19:13:59
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目录一、论文阅读二、代码实现三、结果讨论一、论文阅读An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》代码复现和实验结果分析。 论文的网络结构如下图所
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2024-09-09 20:41:39
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torch.nn 与 torch.nn.functional说起torch.nn，不得不说torch.nn.functional! 这两个库很类似，都涵盖了神经网络的各层操作，只是用法有点不同，比如在损失函数Loss中实现交叉熵! 但是两个库都可以实现神经网络的各层运算。其他包括卷积、池化、padding、激活(非线性层)、线性层、正则化层、其他损失函数Loss，两者都可以实现不过nn.funct
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2024-04-24 13:26:51
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torch.nn.functional.normalize参数说明函数定义参数及功能官方说明二维数据实例解释参数dim=0参数dim=1参数dim=-1三维数据实例解释参数dim=0参数dim=1参数dim=2参数dim=-1参考博文及感谢 函数定义torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None)
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首先创造初始值这里画出图帮助理解其实对于每个单元来说 h就是输出, 这里可以
原创
2022-11-16 19:42:55
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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
感谢阅读RNN简介传统RNN内部结构过程演示内部计算公式RNN輸出激活函数tanhPytorch构建传统RNN梯度计算LSTM介绍遗忘门结构分析：输入门结构分析:细胞状态更新分析:输出门结构分析:结构图梯度公式现实生活列子加强理解代码示例GRU介绍结构图个人对GRU的理解LSTM难以比拟的两个地方RNN示例（人名分类问题）案例介绍数据集下载与解释导包查看常用字符数量构建国家名字，并获取国家数量读
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2024-03-25 18:30:40
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output = torch.max(x,dim=1) input输入的是一个tensor dim是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值 返回的是两个值：一个是每一行最大值的tensor组，另一个是最大值所在的位置 max_col_value = torch.max(x,d
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2020-08-03 17:50:00
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一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)
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2024-05-09 11:12:08
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写在前面 开始学习啦！首先是论文的一些基本情况介绍： 网络的结构图： 网络中的亮点一：超深的网络结构如果只是普通卷积层和池化层的堆叠，网络层数越多，效果越差。产生的原因：梯度消失 / 爆炸问题 和 退化问题梯度消失：假设每一层的误差梯度都是一个＜1 的数，那么在反向传播的过程中，每向前传播一层，都要乘以一个＜1 的系数。那么当网络越
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2024-04-27 18:39:56
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**最近看到一个blog，对LSTM模型介绍的很全面，所以我在这里记录一下。后续会逐渐补充公式推导的部分。 **RNN关键点之一是连接先前的信息到当前的任务中，而LSTM模型是一种特别的RNN。不幸的是RNN对长期依赖信息的学习能力不足，会出现梯度消失等问题。而LSTM网络就是解决长短时的信息依赖问题。1.简介LSTM网络全称为 Long Short-Term Memory，长期短期记忆模型，被
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2024-03-07 21:33:43
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相反，模型的当前隐藏状态存储在RNN对象的hidden属性中，并在每个时间步自动更新。在此代码中，我们首先定义了模型的输入大小、隐藏大小、输出大小、批次大小和序列长度。在训练循环中，我们循环遍历序列中的每个时间步，并使用模型计算输出和隐藏状态。构造函数接受输入大小、隐藏大小和输出大小作为参数，并创建了一个包含两个线性层和一个tanh激活函数的模型。然后，通过线性层和tanh激活函数计算下一个隐藏状态，并使用计算的输出值。分别是输入到隐藏层、隐藏层到隐藏层和隐藏层到输出层的偏置项；的张量作为初始隐藏状态。
原创
2023-04-19 17:19:35
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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
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2024-03-27 09:43:09
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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
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