循环神经网络RNN网络结构：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29什么是RNNs（通俗易懂版解释） 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是
RNN对于带时间序列的任务场景（如语音识别、情感分析、机器翻译等，这些场景的特点是前后的关联性强，“前因后果”），如果用标准的神经网络来建模，会有一系列的弊端，如：输入和输出数据在不同例子中可能有不同的长度单纯的神经网络结构，并不共享从数据的不同位置学到的特征。如一个含有特征a的数据是从输入神经元x1输入的，那么神经网络经过训练之后，就可以从这个位置学到特征a，但如果该数据换了位置，神经网络可能就
用于理解RNN结构的两张图： Remember that our target at every time step is to predict the next character in the sequence. So our labels should look just like our i
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2020-12-29 17:00:00
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有效值（root mean square）
RMS值实际就是有效值,就是一组统计数据的平方的平均值的平方根。 RMS＝（X1平方＋X2平方＋......＋Xn平方）/n 的1/2次方。 在直流（DC）电路中，电压或电流的定义很简单，但在交流（AC）电路中，其定义就较为复杂，有多种定义方式。均方根（rms）指的是定义AC波的有效电
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2024-09-02 19:48:35
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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
传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模，即当前的预测只跟当前的输入样本相关，无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系。实际的很多场景中，样本出现的时间顺序非常重要，例如自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用。 循环神经网络RNN包含循环的网络，可以记录信息的持久化信息，特别适合应用在跟时间序列相关的场合。 RNN之父Jürgen Sch
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2024-06-04 15:42:56
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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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机器翻译的研究和任务处理过程不仅涉及自然语言处理的诸多经典任务，包括数据挖掘、数据清洗、分词、词性标注、句法分析、语义分析等，而且还涉及解码算法、优化算法、建模及训练过程中各种机器学习算法的应用等。有三项重要的工作极大的推动了统计机器翻译的发展：对数-线性模型、参数最小错误训练方法、BLEU评测指标（2002）。自动评测指标BLEU的提出不仅避免了人工评价成本昂贵的弊端，而且可以直接成为模型优化的
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2024-02-13 19:22:14
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RNN，LSTM,GRU的结构解析RNN结构及代码什么是RNN模型RNN模型的构造RNN模型代码RNN模型的优缺点LSTM结构及代码什么是LSTM模型LSTM的结构Bi-LSTM的简单介绍GRU结构及代码什么是GRU模型GRU模型的结构GRU使用实例RNN结构及其变体就说完了，有什么问题欢迎留言。 RNN结构及代码什么是RNN模型RNN（Recurrent Neural Network）中文叫做
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2024-03-19 19:03:40
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主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数) 这是一个最初版的神经网络语言模型 选取什么要的loss functio
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2024-06-14 23:10:17
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——DNN和CNN，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(R
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2023-12-04 13:27:30
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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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简单的Char RNN生成文本简单的Char RNN生成文本
Sherlock
Sherlock
I want to create some new things!
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我来钱庙复知世依，似我心苦难归久，相须莱共游来愁报远。近王只内蓉者征衣同处，规廷去岂无知草木飘。你可能以为上面的诗句是某个大诗人所作，事实上上面所有的内容都是循环神经网络写的，是不是感觉很神奇呢？其实这里面的原理非
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2022-10-07 17:44:44
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神经网络一、神经网络基础感知机
在n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出应用：很容易解决与、或问题与或问题：于：所有的输入为1，输出为1.或：只要有一个为1，输出就为1.异或：相同为0，不同为1.感知机解决分类问题，下图为简单的感知机模型单个感知机解决不了的问题，可以增加Rosenblatt在1957年，于Cornell航空实验室所发明的一种人工神经网络神经网
MTCNN分为三个网络：PNET,RNET,ONET下面是该方法的流程图，可以看出也是三阶级联(与CascadeCNN一样)PNET: 在构建图像金字塔的基础上，利用全连接来进行检测，粗略提取脸部的候选框和回归量，然后利用回归 和 NMS来进行修正。（注意：这里的全卷积网络与R-CNN里面带反卷积的网络是不一样的，这里只是指只有卷积层，可以接受任意尺寸的输入，靠网络stride来自动完成滑窗）tr
Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之源码运行源码介绍数据集格式介绍预训练模型修改部分源码文件 源码介绍我想大多数人跟我一样，而且肯定是想要把源码先跑起来，然后慢慢看里面细节。我用的是windwos，一些最基本的环境，用到的库这种我就不说啦，具体可以看项目里的requirements.txt文件，或者百度。那就先说说keras版的源码，很多的源码是从yhenon克隆来的，
文章目录一、RNN网络（Recurrent Neural Network）1.1RNN网络模型定义1.2 RNN模型的缺点二、LSTM网络（Long Short Term Memory）2.1 LSTM原理2.2 LSTM缺点三、GRU网络四、 LSTM vs GRU差异五、总结 一、RNN网络（Recurrent Neural Network）1.1RNN网络模型定义RNN是一种特殊
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2024-03-24 18:34:36
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RPN 思路：1、先通过conv层+pooling层+relu层，可以是vgg，得到feature maps。2、在feature maps上提取对应的图。在第一步基础上，先通过rpn生成region proposals。通过softmax判断anchors（9个框），是foreground还是background，再通过bounding box regression 进行修正ancho
softmax我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，softmax loss，cross entropy了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的
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2024-02-19 11:24:55
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前言训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况：遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致：梯度爆炸造成Loss爆炸原因很简单，学习率较高的情况下，直接影响到每次更新值的程度比较大，走的步伐因此也会大起来。如下图，过大的学习率会导致无法顺利地到达最低点，稍有不慎就会跳出可控制区域，此时我们将要面对的就是损失成倍增大(跨量级)。另外，这种情况很容易在网络层数
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2023-12-02 16:33:38
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