Tensorflow+RNN实现新闻文本分类加载数据集数据集cnew文件夹中有4个文件：1.训练集文件cnews.train.txt2.测试集文件cnew.test.txt3.验证集文件cnews.val.txt4.词汇表文件cnews.vocab.txt新闻文本共有10个类别，65000个样本数据，其中训练集50000条，测试集10000条，验证集5000条。输入:从txt文本中输入的数据为新闻
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2024-02-08 13:27:50
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简单理解RNN循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network）介绍图说RNN宏观结构图说RNN微观结构 RNN(Recurrent Neural Network）介绍介绍： RNN，也就是循环神经网络，是用来建模序列化数据的一种主流的深度学习模型。传统的前馈神经网络处理的输入往往都是一个定长向量，较难应对变长的序列信息，就算把序列处理成定长的向量，模型也很难捕捉序列中的长距
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2023-08-10 16:26:25
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今年6月中旬，FB曾宣布他们将大规模重构React Native，目的是为了让React Native更轻量，更适应 JavaScript 生态圈的发展。最近，Facebook正式公开了他们计划的一些细节：1. 让RN的GitHub存贮库更健康，issues和 pull请求将及时得到处理；提高测试覆盖率从Facebook代码存储库同步的Commits不能违背开源测试的准则提升社区的贡献量
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2024-04-20 12:30:17
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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
原创
2021-08-02 15:26:00
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RNN
原创
2021-08-02 15:30:39
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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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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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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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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
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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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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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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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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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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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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一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容
（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络 图1 一个神经元 图2 一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同分
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2024-07-23 13:22:23
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