循环神经网络

第三十三学习周报：文献阅读+LSTM变体+RNN

降水临近预报的机器学习方法现有问题提出方法相关知识LSTMFC-LSTMConv-LSTM编码预测结构研究实验1.数据集2.评估指标3.实验设计4.实验结果研究贡献RecurrentNeuralNetwork（循环神经网络
m0_66015895·2023-12-25 03:14

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

（2）T=2时：可得：（3）T=3时：可得：因为：可知：与老师的相符：习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．即推导以下公式：（1）W：（2）b：习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时
今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:08

LSTM（长短期记忆网络）的设计灵感和数学表达式

在传统的RNN（循环神经网络）中，信息在网络中的传递是通过隐状态向量进行的。
科学禅道·2023-12-24 17:27

Transformer 模型设计的灵感

以下是一些关于Transformer模型设计灵感的要点：对序列处理的重新思考：传统的序列到序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着难以并行化和难以捕捉长距离依赖的问题。
科学禅道·2023-12-24 17:50

深度学习（八）：bert理解之transformer

Transformer的主要特点是它完全放弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于注意力机制（AttentionMechanism）来捕捉输入序列中的模式。
从零开始的奋豆·2023-12-24 06:53

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现：（1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。RNN的表现：将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度，因为它会影响所有后续的观测值。LSTM和GRU的表现：提供某些机制能够在一个记忆元里存储重要
科学禅道·2023-12-23 22:05

LSTM和GRU的区别

LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系
科学禅道·2023-12-23 22:01

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。
人工智能MOS·2023-12-23 12:59

循环神经网络

循环神经网络相对于前馈神经网络的有哪些优点？传统的前馈神经网络一般的输入都是一个定长的向量，无法处理变长的序列信息，即使通过一些方法把序列处理成定长向量，模型也很难捕捉序列中的长距离依赖关系。
dreampai·2023-12-23 12:18

LSTM的思考记忆方式

这篇将介绍另一种常用的⻔控循环神经网络：**⻓短期记忆（longshort-termmemory，LSTM）[1]。**它比⻔控循环单元的结构稍微复杂一点，也是为了解决在RNN网络中梯度
人工智能MOS·2023-12-23 08:45

循环神经⽹络中的梯度算法GRU

**门控循环神经网络（gatedrecurrentneuralnetwork）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距
人工智能MOS·2023-12-23 08:08

pytorch——基于循环神经网络的情感分类

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。数据集信息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表所示。1、读取数据内容2、预处理首先，对于创建词汇表，记录每一个单词出现的频率，
努力编程的阿曼·2023-12-22 19:22

梯度消失和梯度爆炸_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸

个时刻的输入是第t个时刻隐藏层的状态是第t个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为计算方式为，其中的函数f代表一个非线性函数，比如tanh或者ReLU第1个时刻对应的输入通常初始化为零向量是循环神经网络的参数
weixin_39673601·2023-12-22 15:01

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析

循环神经网络中，通过时间反向传播（backpropagationthroughtime，BPTT）实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。
科学禅道·2023-12-22 15:00

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析（二）

出于简单的目的，我们以一个没有偏置参数的循环神经网络，其在隐藏层中的激活函数使用恒等函数（）。对于时间步，单个样本的输入及其标签分别为和。计算隐状态和输出的公式为其中，权重参数为，和。目标函数为：。
科学禅道·2023-12-22 07:58

基于LSTM的情感分析

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时存在问题，而引入了记忆细胞、输入门、输出门和遗忘门的LSTM模型能够有效解决这一问题。
阿齐Archie·2023-12-22 03:52

大创项目推荐 深度学习 大数据 股票预测系统 - python lstm

文章目录0前言1课题意义1.1股票预测主流方法2什么是LSTM2.1循环神经网络2.1LSTM诞生2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码3实现效果3.1数据3.2预测结果项目运行展示开发环境数据获取最后
laafeer·2023-12-21 23:59

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning
easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？

3、利用梯度截断来缓解梯度爆炸问题4、门控循环单元（GRU）与普通的循环神经网络之间的关键区别是：GRU支持隐状态门控。模型有专门的机制来确定应该何时来更新隐状态，以及何时重置隐状态。这些
科学禅道·2023-12-21 02:48

ICLR2019 | 表示形式语言：比较有限自动机和循环神经网络

本文作者：JoshuaJ.Michalenko，AmeeshShah，AbhinavVerma，RichardG.Baraniuk，SwaratChaudhuri，AnkitB.Patel(RiceUniversity)论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.10297解读者：大漠孤烟本文对ICLR2019论文《REPRESENTINGFORMALLANGUAGES：ACO
学术头条·2023-12-20 13:24

循环神经网络-1

加载数据并进行数据划分1.3构造Dataset类2模型构建2.1嵌入层2.2SRN层2.3线性层2.4模型汇总3模型训练3.1训练指定长度的数字预测模型3.2多组训练3.3损失曲线展示4模型评价总结参考文献循环神经网络
熬夜患者·2023-12-20 01:15

循环神经网络-RNN记忆能力实验 [HBU]

目录一、循环神经网络二、循环神经网络的记忆能力实验三、数据集构建数据集的构建函数加载数据并进行数据划分构造Dataset类四、模型构建嵌入层SRN层五、模型训练训练指定长度的数字预测模型多组训练损失曲线展示六
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:32

NNDL 循环神经网络-梯度爆炸实验 [HBU]

目录6.2.1梯度打印函数6.2.2复现梯度爆炸现象6.2.3使用梯度截断解决梯度爆炸问题【思考题】梯度截断解决梯度爆炸问题的原理是什么？总结前言：造成简单循环网络较难建模长程依赖问题的原因有两个：梯度爆炸和梯度消失。循环网络的梯度爆炸问题比较容易解决，一般通过权重衰减或梯度截断可以较好地来避免；梯度消失问题，更加有效的方式是改变模型，比如通过长短期记忆网络LSTM来进行缓解。本节将首先进行复现简
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:02

NNDL 作业10 BPTT [HBU]

目录习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法
洛杉矶县牛肉板面·2023-12-20 00:01

NLP之transformer-Task02attention&transformer

潜在的答案：基于循环神经网络（RNN）一类的seq2seq模型，在处理长文本时遇到了挑战，而对长文本中不同位置的信息进行attention有助于提升RNN的模型效果。1.什么是seq2seq模型？
曼曼668·2023-12-19 21:17

「X」Embedding in NLP｜神经网络和语言模型 Embedding 向量入门

今天，我们将继续和大家一起“修炼”，深入探讨神经网络语言模型，特别是循环神经网络，并简要了解如何生成Embedding向量。
Zilliz Planet·2023-12-19 20:25

BN和LN

BN（BatchNormalization）和LN（LayerNormalization）是两种常见的归一化方法，用于神经网络中的深度学习模型，特别是在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中。
无名之辈008·2023-12-19 17:04

LayerNorm层归一化

它在每个样本的每个特征维度上进行归一化，使得每个特征的均值为0，方差为1，从而有助于提高模型的训练效果和泛化能力LN是针对自然语言处理领域提出的，例如像RNN循环神经网络与BatchNormalization
Kelly_Ai_Bai·2023-12-19 16:10

深度学习_RNN循环神经网络，序列模型

RNN（RecurrentNeuralNetwork循环神经网络）循环神经网络的基本概念和地位：RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。那么什么是序列数据？
dd1991·2023-12-19 14:40

【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络

【火炉炼AI】深度学习004-Elman循环神经网络(本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)Elman
科技老丁哥·2023-12-18 19:53

循环神经网络

RNN循环神经网络1、网络结构单元2、特点
hongyuyahei·2023-12-18 17:29

探索人工智能中的语言模型：原理、应用与未来发展

神经网络语言模型：利用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、和最新的Transformer模型。2.应用领域及典型案例自然语言处理：语言
鳗小鱼·2023-12-18 14:48

动手学深度学习-自然语言处理：应用

情感分析：使用循环神经网络预训练的词向量可以表示文本序列中的各个词元。双向循环神经网络可以表示文本序列。例如通过连结初始和最终时间步的隐状态，可以使用全
jieHeEternity·2023-12-18 14:09

动手学习深度学习-现代循环神经网络

门控循环单元(GRU)重置门和更新门重置门（ResetGate）和更新门（UpdateGate）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的变体之一，门控循环单元（GatedRecurrentUnit
jieHeEternity·2023-12-18 14:08

【期末复习向】走进循环神经网络系列-RNN，LSTM，GRU

RNN上篇文章复习了最简单的神经网络MLP，它是由输入层，隐藏层和输出层构成的。当然这也是所有神经网络最基本的架构。但是MLP过于简单，存在的问题之一就是无法考虑全局的信息，也就是前后输入的信息，这对于解决时间序列的问题是极为不利的。因此引入了存储前一时刻输入信息单元的RNN应运而生。【期末复习向】走进MLP多层感知机-CSDN博客文章浏览阅读202次，点赞7次，收藏5次。mlp多层感知机，属于最
诺坎普的风间·2023-12-18 12:25

RNN循环神经网络python实现

importcollectionsimportmathimportreimportrandomimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2ldefread_txt():#读取文本数据withopen('./AStudyinDrowning.txt','r',encoding='ut
可以养肥·2023-12-18 09:31

再探循环神经网络

上一篇中，我们讨论了循环神经网络相关的基本内容，今天我们继续探讨一下循环神经网络还有那些需要注意的更高级的用法。
我是任玉琢·2023-12-18 07:16

基于循环神经网络长短时记忆(RNN-LSTM)的大豆土壤水分预测模型的建立

DevelopmentofaSoilMoisturePredictionModelBasedonRecurrentNeuralNetworkLongShort-TermMemoryinSoybeanCultivation1、介绍2、方法2.1数据获取2.2.用于预测土壤湿度的LSTM模型2.3.土壤水分预测的RNN-LSTM模型的建立条件2.4.预测土壤水分的RNN-LSTM模型输入因子2.5.土
毕竟是shy哥·2023-12-17 21:45

循环神经网络（1）循环神经网络的记忆能力实验

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．
Simon52314·2023-12-17 21:43

NLP中的Seq2Seq与attention注意力机制

文章目录RNN循环神经网络seq2seq模型Attention（注意力机制）总结参考文献RNN循环神经网络RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本
安替-AnTi·2023-12-17 02:49

从零开始实现神经网络(三)_RNN循环神经网络

参考文章：rnn循环神经网络介绍循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列的神经网络。它们通常用于自然语言处理（NLP）任务，因为它们在处理文本方面很有效。
ourkix·2023-12-16 17:25

序列模型，语言模型，RNN的相关概念

序列模型，语言模型，RNN循环神经网络（RNN）通过引入状态变量来存储过去的信息和当前的输入，从而确定当前的输出。这种结构使得RNN非常适合处理序列信息，因为它可以捕捉到序列中的时间依赖性。
hadiii·2023-12-16 11:50

第1016期机器学习日报(2017-06-30)

清华大学刘洋：基于深度学习的机器翻译@爱可可-爱生活福布斯：美国Top10人工智能应用案例@专注云计算马毅：低维模型与深度模型的殊途同归@爱可可-爱生活详解PerformanceRNN，magenta利用循环神经网络生成复合音乐
ai100_ml·2023-12-16 05:59

「X」Embedding in NLP｜神经网络和语言模型 Embedding 向量入门

今天，我们将继续和大家一起“修炼”，深入探讨神经网络语言模型，特别是循环神经网络，并简要了解如何生成Embedding向量。
Zilliz Planet·2023-12-16 04:58

深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。模型：模型是指网络结构和参数的组合，它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中，模型的训练过程就是不
无妄无望·2023-12-15 22:03

MAMBA介绍：一种新的可能超过Transformer的AI架构

过去人们在自然语言处理中多采用RNN循环神经网络，它十分类似于人类逻辑上对语言的理解，即：强调上下文顺序、前后文逻辑关系。但是这种顺序方式让RNN无法实现并行计算，也就是说，它的速度十分
weixin_4528312·2023-12-15 22:54

Transformer

与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transfo
wangqiaowq·2023-12-14 21:34

时间序列预测实战(二十四)PyTorch实现RNN进行多元和单元预测（附代码+数据集+完整解析）

下面来介绍一下RNN：循环神经网络（RNN）是深度学习中用于处理序列数据的一种基本网络结
Snu77·2023-12-14 17:32

【机器学习】多模态机器学习

在多模态机器学习中，常用的方法包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。这些方法可以同时处理多种数据类型，并将它们融合到一个统一的模型中进行训练和预测。例如，在图像识别任务中
Bosenya12·2023-12-14 14:35

简单了解RNN循环神经网络

为什么需要RNN（循环神经网络）将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？
可keke·2023-12-14 13:39
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