循环神经网络

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而
科学禅道·2024-01-26 00:26

pytorch学习3——卷积神经网络

前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析
柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

深度学习-循环神经网络-RNN实现股价预测-LSTM自动生成文本

比如文章生成、聊天机器人循环神经网络(RNN)前部序列的信息经处理
小旺不正经·2024-01-24 16:55

python Seq2Seq模型源码实战，超详细Encoder-Decoder模型解析实战；早期机器翻译模型源码demo

常用的编码器模型有循环神经网络（RNN）和Tra
医学小达人·2024-01-24 11:55

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别

【Pytorch】循环神经网络实现手写体识别1数据集加载2搭建RNN模型3训练模型4模型保存和加载模型测试1数据集加载importseabornassnssns.set(font_scale=1.5,style
Teacher.Hu·2024-01-24 10:18

LSTM的多变量时间序列预测（北京PM2.5预测）

参考博客文章目录LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备：定义和拟合模型评估模型训练多个滞后时间步LSTM简介LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊类型的循环神经网络
heibut不相信眼泪·2024-01-24 08:31

第十三章RNN网络样本的生成方法

RNN网络样本的生成：神经网络的输入采用的是向量，循环神经网络、LSTM网络也是一个时间序列，这个时间序列怎么进行编码？1.生成窗口数据，并转化为列表在本章节中，我们将模拟循环神经网络的样本生成方法。
清☆茶·2024-01-24 08:00

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

自然语言处理的发展

方向一：技术进步深度学习：深度神经网络在自然语言处理中发挥了重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
十二点的泡面·2024-01-23 21:28

挑战杯参赛总结-时间序列预测

数据集likethis:我们考虑了两种时间序列预测模型：·LSTM：是一种循环神经网络（RNN）的变体，具有记忆单元和门控机制。它使用记忆单元来捕捉
Che_Che_·2024-01-23 18:26

自然语言处理的发展

其中，词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer和注意力机制等是近年来NLP领域的明星技术。词嵌入是一种将词汇映射到固定维度的
佛系爱学习·2024-01-23 16:15

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

1.RNN循环神经网络1.1结构循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）源自于1982年由SarathaSathasivam提出的霍普菲尔德网络。
AI小白龙*·2024-01-23 15:06

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

RGU：循环神经网络模块，经常用于处理时序数据。Embedding:是PyTorch中的一个类，用于将离散的整
汀沿河·2024-01-23 09:54

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，但它们在结构和运算机制上有一些关键区别：门的数量和类型：BiLSTM：每个LSTM单元包含三个门
sagima_sdu·2024-01-23 07:21

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备KerasKeras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口，调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等常用深度学习算法的开发特点
小旺不正经·2024-01-23 07:05

Transformer 深度学习模型

传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等序列模型存在着串行计算的限制，导致在处理长序列时性能不佳。Transformer引入了注意力机制（Attention
JNU freshman·2024-01-23 03:44

LSTM解读

1、LSTM1.1、LSTM理解LSTM是一种循环神经网络，它可以处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。
搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。但是生活中除了图像这样天然以矩阵形式存储的数据以外，还有众多以时间轴方向的连续数据。例如传感器的采集的复合数据，某个事件的历史发展数据等。同时我们日常生活中无时无刻存在的自
絮沫·2024-01-22 20:24

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据
giszz·2024-01-22 17:29

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。
Java之弟·2024-01-22 05:27

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。
zwhdldz·2024-01-21 17:03

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN
Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的卓越能力而受到广泛关注。GRU（门控循环单元）作为RNN的一种变体，以其在捕捉时间序列长距离依赖关系方面的高效性而备受推崇。
沅_Yuan·2024-01-21 10:42

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants
ringthebell·2024-01-20 06:30

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

Day17-18:循环神经网络（RNN）和LSTM在这两天的学习中，我专注于理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本概念，并学习了它们在处理序列数据时的应用。
M.D·2024-01-20 06:26

IMDB电影评论的情感分析——paddle

项目地址：IMDB电影评论的情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络
伪_装·2024-01-19 11:23

机器学习（一）—— 简介

机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

精选 25 个 RNN 问题

本文来源：MomodelAI循环神经网络是一类人工神经网络，其中节点之间的连接可以创建一个循环，允许某些节点的输出影响对相同节点的后续输入。
Imagination官方博客·2024-01-19 00:25

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。我们先看一些例子，这些例子都有效使用了序列模型。
def1037aab9e·2024-01-18 06:20

大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示

文章目录大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示1.LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景2.LSTM的基础理论2.1LSTM的数学原理遗忘门
星川皆无恙·2024-01-17 20:56

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导
夕小瑶·2024-01-17 10:14

循环神经网络

一、序列模型1、解决问题：对于事件有关的序列数据，通过使用历史观测来预测下一个未来观测。2、自回归模型第一种策略：可能不需要相当长的序列，只需要满足某个长度为的时间跨度。模型即自回归模型（autoregressivemodels）。第二种策略：保留一些对过去观测的总结，同时更新预测和总结。模型基于，以及公式更新的模型。由于从未被观测到，故该类模型称为隐变量自回归模型（latentautoregre
懒羊羊（学习中）·2024-01-17 08:23

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

参考博客文章目录（1）导入所需要的包（2）读取数据并展示（3）数据预处理（4）划分训练集和测试集（5）构建RNN回归模型（6）构造训练函数（7）对整个数据集进行预测（8）可视化展示（9）MSE为评价指标（1）导入所需要的包importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preproc
heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer
Python算法实战·2024-01-16 15:10

自然语言中的神经网络基础（1）

本文介绍在自然语言处理中常用的四种神经网络模型，即多层感知机模型、卷积神经网络、循环神经网络和以Transformer为代表的自注意力模型。
makelope·2024-01-16 07:48

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数
才能我浪费·2024-01-15 07:37

RNN 相比于前馈神经网络的优势。

相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）具有以下优势：处理序列数据：RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-15 00:00

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

Task01包含了线性回归模型，softmax模型，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记，主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本，得到预测值
612twilight·2024-01-14 23:46

AIGC实战——改进循环神经网络

AIGC实战——改进循环神经网络0.前言1.堆叠循环网络2.门控制循环单元3.双向单元相关链接0.前言我们已经学习了如何训练长短期记忆网络(LongShort-TermMemoryNetwork,LSTM
盼小辉丶·2024-01-14 13:13

负荷预测 | Python基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的短期电力负荷时间序列预测

将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构2利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频率的分量3利用双向循环神经网络
机器学习之心·2024-01-14 13:34

基于pytorch的循环神经网络情感分析系统

任务目标基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。数据简介IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。已知数据集中数据格式如下1、读取数据2、数据预处理首先，对于创建词汇表，记录每一个单词出现的频率，并由此将特
大雾的小屋·2024-01-14 12:54

相比于rnn, lstm有什么优势

相对于常规的循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM）具有以下优势：处理长期依赖性：LSTM通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

RNN(RecurrentNeuralNetwork)，中文称作循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出。
岩塘·2024-01-13 06:25

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

-个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络(ANN)2.2.2卷积神经网络(CNN)2.2.3循环神经网络
lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之
cooldream2009·2024-01-12 18:23

《动手学深度学习》学习笔记 第9章 现代循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺9.现代循环神经网络
北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:02

《动手学深度学习》学习笔记 第8章 循环神经网络

动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络
北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

深度学习目标跟踪简述

目标跟踪算法：有多种算法可用于目标跟踪，如Siamese网络、循环神经网络（
LittroInno·2024-01-12 09:20

PyTorch知识图谱

包括各种神经网络层（如全连接层、卷积层、循环神经网络等）、模型构建（Sequential、Module等
xianyinsuifeng·2024-01-11 09:21
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