循环神经网络RNN、LSTM原理，并用Tensorflow搭建网络训练mnist数据集RNN▲原理： ●RNN（循环神经网络）用来处理序列形的数据，如：自然语言处理问题，语言处理，时间序列问题。序列形的数据就不太好用原始的神经网络了。为了建模序列问题，RNN，引入隐状态h的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着转化为输出。●hidden state（特征提取）：h1=f(ux1+wh0+b) 圆
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2024-04-03 13:05:52
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这次到CRNN部分了，CRNN网络很简单，就是CNN+RNN，因为RNN适用于时间序列类型的数据，车牌呢，其实也是有规律的，比如第一位是汉字，后面是字母+汉字；前一部分通过MTCNN将车牌区域已经定位了，那这部分就需要拿CRNN来对其进行训练，使其能作为一个pipeline处理MTCNN输出的车牌图像；首先是CNN+RNN的网络，这里使用的网络比较简单，CNN部分使用了浅层网络和BN层，最终输出s
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2024-08-09 15:32:14
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一、RNN1.循环神经网络概述 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），简称RNN。它与DNN和CNN的不同是：可处理序列问题（如一段文字，一段语音等）。如给定一个索引从0-T的序列，对于任意的索引号t，它对应的输入是,则模型在t时刻的隐藏状态由和t-1时刻的隐藏状态共同决定。而t时刻的输出则是由通过非线性变换
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2024-04-02 11:00:31
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本文基于阿里推荐DIEN代码，梳理了下RNN一些概念，以及TensorFlow中的部分源码。本博客旨在帮助小伙伴们详细了解每一步骤以及为什么要这样做。
原创
2021-04-26 11:04:48
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在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）是一种经典而强大的神经网络架构，被广泛应用于序列建模和语言生成任务。本文将深入探讨 RNN 的原理，解释其背后的数学概念，并通过代码示例演示其实现过程。1. 介绍 循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，其主要特点是引入了循环结构，使得网络能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。基于这种能力，RNN 在自然语言处理任务中广泛用于语言建模、机器翻
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2024-06-18 08:19:11
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## 使用HanLP RNN_NER模型进行命名实体识别
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是识别出文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，提供了丰富的中文处理功能，其中包括NER任务。本文将介绍如何使用HanLP RNN_NER模型进行命名实体识别，并给出相
原创
2023-10-10 11:38:57
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我想在这边篇文章浅入浅出的谈谈这几个方面，当然深度学习你所要了解必然不仅仅如此，后面如果有机会我会一篇篇的完善：CNN/RNN理解Attention理解深度学习（CNN和RNN）传统领域的简单应用关于深度学习的一些想法大概会将全文分为以上几块，大家可以跳读，因为本文理论上应该会冗长无比，肯定也包括数据块+代码块+解析块，很多有基础的同学没有必要从头在了解一遍。好了，让我们正式开始。CNN/RNN理
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2024-08-08 22:12:50
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1 Python 迭代器迭代器是一种对象，该对象包含值的可计数数字。迭代器是可迭代的对象，这意味着您可以遍历所有值。从技术上讲，在 Python 中，迭代器是实现迭代器协议的对象，它包含方法 __iter__() 和 __next__()。2 迭代器 VS 可迭代对象（Iterable）列表、元组、字典和集合都是可迭代的对象。它们是可迭代的容器，可以从中获取迭代器（Iterator）。所有这些对象
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2024-10-31 13:10:29
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深度学习在大数据环境下的应用需要结合算法优化、分布式计算和工程化部署，以下针对CNN和RNN的实战方法、关键技术和应用案例进行系统化梳理：一、CNN在大数据中的实战应用1. 核心场景图像处理：海量图像分类（如电商商品识别）、目标检测（自动驾驶）、医学影像分析。非图像数据：时序数据转图像（如振动信号转谱图）、文本分类（Char-CNN）。2. 大数据优化策略挑战解决方案工具/技术数据量大分布式数据加
递归神经网络（RNN）RNN是专门用于处理顺序信息的神经网络的方法。RNN将计算应用于以先前计算结果为条件的输入序列。这些序列通常由固定大小的标记向量表示，他们被顺序送至循环单元。下图说明了一个简单的RNN框架。RNN的主要优势在于能够记忆先前的计算结果并在当前计算中使用该信息。这使得RNN模型适合于在任意长度的输入中都具有上下文依赖性，这样可以为输入创建适当的组合。RNN已被用于研究各种NLP任
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2024-04-29 21:43:18
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Measuring .NET Core Test Coverage with Coverlet：Measure your .NET Core Xunit Code Coverage and Generate HTML Reports! I love working with .NET Core on
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2020-04-10 11:56:00
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PaddleOCR使用笔记Linux环境下快速安装首先查看一下自己的cuda版本（10.1.168）cat /usr/local/cuda/version.txt再看一下cuDNN的版本（7.6.1）cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2安装好docker和nvidia-docker后【参考教程：、】，在https:/
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2024-01-15 21:33:28
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本研究探讨了在有限法语数据下微调命名实体识别模型的方法，专注于自动检测可再生能源领域的新技术、技术领域和初创公司名称。通过比较五种不同模型的性能，展示了在小数据集上训练的有效性及其在行业趋势分析中的实际应用价值。 ...
目录RNN为什么会出现RNNRNN模型架构多输入单输出单输入多输出多输入多输出梯度消失和梯度爆炸LSTM为什么会出现LSTM呢？LSTM模型结构本文介绍RNN模型和LSTM模型。RNN为什么会出现RNN在传统的深度神经网络模型中，我们的输入信息是没有顺序的，比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将词汇映射为词向量，然后输入到神经网络。但是这种输入方式会有一些问题，比如，"我
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2023-07-30 23:43:27
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一、RNN原理 RNN实际上也就是神经网络，它的基本组件（姑且这么称它吧）实际上也就是一个最简单的神经网络（一个input，一个hidden，一个output） 如图所示 最大的区别就是，对于hiddenLayer来说，它的输入不再单一的来自inputLayer，还来自于上一个时刻的hiddenLayer，也就是说，不同时刻的hiddenLayer之间也有权值连接。RNN基本结构如下图所示 RNN
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2024-04-01 09:02:06
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文章目录1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1.2 DNN和CNN不能解决的问题2 RNN的网络结构2.1 RNN基础结构2.2 不同类型的RNN3 RNN的优化算法BPTT4 LSTM5 GRU 1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1 模仿论文（生成序列）。输入是一堆的论文文章，输出是符合论文格式的文本。 2 模仿linux 内核代码写程序（生成序列） 3 模仿小四写文章(生成文本
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2024-05-29 08:17:37
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这篇博客主要是拜读IBM Research发表的论文“Comparative Study of CNN and RNN for Natural Language Processing”，结合自己的体会做一个阅读笔记。 目前深度学习主要包括CNN(卷积神经网络)和RNN(递归神经网络)两大阵营，基于卷积的CNN对识别目标任务的结构
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2024-04-11 21:31:38
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RNN 简介 文章目录RNN 简介1. RNN起因2. 为什么需要RNN3. RNN都能做什么3.1 机器翻译3.2 语音识别3.3 生成图像描述RNN的结构和原理 1. RNN起因现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有
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2024-04-19 13:56:41
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RNN（ Recurrent Neural Networks循环神经网络）循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据，在全连接神经网络或卷积神经网络中，网络结果都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的结点是无连接的。考虑这样一个问题，如果要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到当前单词以及前面的单词，因为句子中前后单词并不是独立的，比如，当前单词是“很”，前一
1.概述序列标注包括自然语言处理中的分词，词性标注，命名实体识别，关键词抽取，词义角色标注等。解决方案是NN模型（神经网络模型）+CRF命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、日期、时间、百分数、货币等。这里就需要理解句子的词性。词性是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁，一个词的词性与它在句子中的
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2023-11-06 18:45:10
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