1 前言循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）又称递归神经网络，出现于20世纪80年代，其雏形见于美国物理学家J.J.Hopfield于1982年提出的可作联想存储器的互联网络——Hopfield神经网络模型。RNN是一类专门用于处理和预测序列数据的神经网络，其网络结构如下： RNN网络结构Sepp Hochreiter教授和Jurgen Schmidhuber
1.引言在图像处理中，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。2.RNN结构：RNN中的结构细节：1.可
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2024-06-18 17:40:00
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12.3.1 引入BPTT求解RNN通过前面对RNN算法的工作原理与基本结构的学习，我们对RNN算法有了初 步的了解。RNN 算法从本质上来说还是一个神经网络，也是由输入层、隐藏层 及输出层组成。因此求解RNN实际上和求解普通的神经网络一样，也是求解参 数如何设置的问题。如图12-10所示，在RNN中我们需要求解U 、V 和W 这三个 参数。其中，参数W 和U 的求解过程需要用到历史时刻数据，而求
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2024-03-13 07:59:18
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RNN解决的很多问题，是文本相关的问题。循环神经网络： 注意到的是，在左侧的图中有一个反馈回路，反馈回路把上一个时刻输出的信息，作为下一个时刻的输入，来进行处理。右侧实际上是对左侧图的展开。按照时间序列展开。Xt是时刻t的输入St是时间t处的“记忆”，St=f(UXt+WSt-1)，f可以是tanh等Ot是时间t处的输出，比如是预测下个词的情况下，可能是softmax输出的属于每个候选
这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了，仅有的几个教程讲的又过于简单。没办法，只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了。 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm。但是，如果你直接运行这个代码，可以看到warning：WARNING:tensorflow:: Using a concate
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严
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2024-09-22 11:02:03
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cs231 RNN for image captioning(计算图) https://github.com/udacity/CVND---Image-Captioning-Project
原创
2018-11-20 21:50:44
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十四、Storm14.1 DAG理解有向无环图Directed Acyclic Graph（DAG）DAG是一个没有 有向循环的、有限的有向图 。它由有限个顶点和有向边组成，每条有向边都从一个顶点指向另一个顶点；从任意一个顶点出发都不能通过这些有向边回到原来的顶点。有向无环图就是从一个图中的任何一点出发，不管走过多少个分叉路口，都没有回到原来这个点的可能性。条件每个顶点出现且只出现一次若存在一条从
准备:Adobe Photoshop.版本无所谓,我选的是Photoshop 7.0,图片2张,要求是最好一张图片十分花俏(<--这很重要!!),一张则应该朴素(最好是单一色彩的图片..)!
制作:
(1).将两张图片打开.(然后双击图层面板的背景层.将其转化为一般图层.若是想改变图片大小,选:编辑--->自由变换.)
(2).新
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2024-03-26 09:11:08
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读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
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。
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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NAT 英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,它是一个 IETF(Internet Engineering Task Force, Internet 工程任务组)标准，允许一个整体机构以一个公用 IP（Internet Protocol）地址出现在 Internet 上。顾名思义，它是一种把内部私有网络地址（IP 地址）翻译成合法网络 I
一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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RNN在深度学习中占据重要地位，我们常常调用tensorflow的包就可以完成RNN的构建与训练，但通用的RNN并不总是能满足我们的需求，若要改动，必先知其细。也许你会说，我自己用for循环写个rnn的实现不就好了嘛，当然可以啊。但内置的函数一般都比for循环快，用 while_loop 的好处是速度快效率高，因为它是一个tf的内置运算，会构建入运算图的，循环运行的时候不会再与python作交互。
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2024-06-07 14:27:03
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本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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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
RNN
原创
2021-08-02 15:26:00
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