循环神经网络

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）循环神经网络有别于普通的全连接神经网络，其特殊的神经元输入设置使得循环神经网络对于自带序列性质的数据有着更好的效果。
Babyface Killer·2023-10-29 20:56

8.循环神经网络

_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1序列模型一、序列模型二、D2L代码注意点三、QANo.2文本预处理一、D2L代码注意点二、QANo.3语言模型一、语言模型二、D2L代码注意点三、QANo.4循环神经网络
霸时斌子·2023-10-29 20:24

LSTM长短期记忆网络，GRU

LSTM1.1.设计思路1.2.前向传播1.3.LSTM原理1.3.1.记忆细胞1.4.LSTM为什么能缓解梯度消失二.GRU2.1.结构和原理1.3.LSTM和GRU的区别前言上一篇博文我们介绍了RNN循环神经网络
I松风水月·2023-10-29 11:40

循环神经网络 RNN

概述循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。
mmmwhy·2023-10-29 11:45

论文笔记-Deep Learning on Graphs: A Survey（上）

在这篇文章中，作者根据模型架构和训练策略将现有方法分为五类：图循环神经网络、图卷积网络、图自动编码器、图强化学习和图对抗方法，并以系统的方式全面概述这些方法。
升不上三段的大鱼·2023-10-29 04:34

Task02 学习Attention和Transformer

原始模型：编码器和解码器使用循环神经网络（RNN）；上
def1037aab9e·2023-10-29 04:03

LSTM实现时序问题预测(Tensorflow版本)

前言前面写了一个RNN对股票走势的预测，可以看到循环神经网络在时序问题上面的表现还是非常不错的，本次就用RNN的改进版本LSTM(长短时记忆神经网络)再做一个时间序列问题，看看LSTM的效果怎么样。
CquptDJ·2023-10-29 04:52

NLP之多循环神经网络情感分析

文章目录代码展示代码意图代码解读知识点介绍代码展示importpandasaspdimporttensorflowastf#构建RNN神经网络tf.random.set_seed(1)df=pd.read_csv("../data/ClothingReviews.csv")print(df.info())df['ReviewText']=df['ReviewText'].astype(str)x_
赵孝正·2023-10-28 20:12

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer

Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。
AncilunKiang·2023-10-27 23:45

LSTM算法精解（附案例代码）

概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种循环神经网络（RNN）的变种，用于处理序列数据，特别是在需要长期依赖关系的情况下。
贾斯汀玛尔斯·2023-10-26 01:38

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

http://cs231n.github.io/neural-networks-1https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfhttps://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/Appli
weixin_34174132·2023-10-26 01:08

人工智能：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的知识梳理

卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN），也被称为ConvNets或ConvolutionalNeuralNetworks，是一种深度学习神经网络架构，主要用于处理和分析具有网格状结构的数据，特别是图像和视频数据。CNN在计算机视觉任务中表现出色，因为它们能够有效地捕获和识别图像中的特征，具有平移不变性（translationinvariance）。CNN的关键特征包括：卷积层（Convolu
贾斯汀玛尔斯·2023-10-26 01:07

Transformer模型 | Transformer模型原理

它能够同时处理整个序列，而不需要依赖循环神经网络（RNN）等逐步处理的方法。巧妙的公式让我们下面严肃
算法如诗·2023-10-24 06:56

深度学习3：循环神经网络Recurrent Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

循环神经网络循环神经网络概述给网络增加记忆能力延时神经网络有外部输入的非线性自回归模型循环神经网络简单循环网络循环神经网络的计算能力循环神经网络的通用近似定理图灵完备应用到机器学习序列到类别模式同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式参数学习随时间反向传播算法实时循环学习算法两种算法的比较手动计算的例子长程依赖问题改进方案梯度爆炸梯度消失参考资料循环神经网络概述
绝对是谨慎提交的昵称·2023-10-24 00:44

RNN：循环神经网络（Recurrent Neural Network）

前言神经网络现在各种网络结构都有了，每一种网络结构都是针对某些领域问题而提出来的，RNN循环神经网络同样有它自己的背景，通过这些背景你可以更加认识RNN，甚至未来自己也可以设计自己的网络结构。
予亭·2023-10-24 00:13

循环神经网络（Recurrent Neural Network Model）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程上篇文章介绍了RNN的数学符号（Notation），现在我们讨论一下怎样才能建立一个神经网络来学习X到Y的映射。如下图所示。可以尝试的方法之一是使用标准神经网络，还是我们之前的例子，“HarryPotterandHerminoeGrangerinventedanewspell.”，把这9个输入单词（可能是9个one-hot向量），将它们输入到一个标准神经网络
双木的木·2023-10-23 23:35

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

RNN（RecurrentNeuralNetwork）是怎么来的？一些应用场景，比如说写论文，写诗，翻译等等。既然已经学习过神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，为什么还要学习RNN？首先我们必须要知道DNN，CNN的输入是相互独立的，比如说我们有一张照片，最终输入是猫还是狗，我输入的每张照片之间是不是没什么关系，也就是说相互独立。但是现实生活当中，有好多都是相互连接的，比如说股票随着时间的变化，
AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

循环神经网络(Recurrent Neural Network)

1.为什么需要循环神经网络RNN上图是一幅全连接神经网络图，我们可以看到输入层-隐藏层-输出层，他们每一层之间是相互独立地，(框框里面代表同一层)，每一次输入生成一个节点，同一层中每个节点之间又相互独立的话
shadowismine·2023-10-23 23:03

Self-Attention和CNN和RNN的区别

Self-Attention、CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中不同的神经网络层或机制，它们在处理数据和建模依赖关系时具有不同的特点。
Chen_Chance·2023-10-22 19:01

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）

循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。
AncilunKiang·2023-10-22 17:36

Transformer学习路线

3.熟悉自然语言处理:学习关于NLP的基础知识，如词嵌入、词袋模型、循环神经网络（RNN）等。4.理解Transformer架构:阅读论文“AttentionisAllYouNe
jio本小子·2023-10-22 13:55

【深度学习实验】循环神经网络（五）：基于GRU的语言模型训练（包括自定义门控循环单元GRU）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容（一）自定义门控循环单元（GRU，GatedRecurrentUnit）1.get_params2.init_gru_state3.gru（二）创建模型0.超参数1.使用上述手动实现的GRU函数2.调用Pytorch库的GRU类（三）基于GRU的语言模型训练1.RNNModel类2.训练、测试及其余辅助函数3.主函数a.训练
QomolangmaH·2023-10-22 05:50

自然语言处理---RNN、LSTM、GRU模型

RNN模型RNN模型概述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
lichunericli·2023-10-22 05:46

notes_NLP

RNN>LSTM,GRUmodel特点RNNLSTMinput+forget+putput；GRUreset+update；参数比LSTM少，计算效率更高；循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）人人都能看懂的
子诚之·2023-10-22 04:27

pytorch 入门（二）

中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层4.循环神经网络层
大地之灯·2023-10-21 21:52

Pytorch学习笔记:RNN的原理及其手写复现

目录参考链接如下:RNN网络模型结构单向循环神经网络双向循环神经网络RNN应用场景类型onetomany(例如诗歌生成)manytoone(文本情感分类)manytomany(词法识别,机器翻译)Pytorch
后来后来啊·2023-10-21 16:12

循环神经网络（RNN）简单介绍—包括TF和PyTorch源码，并给出详细注释

文章目录循环神经网络（RNN）入门教程1.循环神经网络的原理2.循环神经网络的应用3.使用keras框架实现循环神经网络3.1导入对应的库及加载数据集3.2.数据预处理3.3定义RNN模型3.4训练模型
百年孤独百年·2023-10-21 16:11

【深入探讨人工智能】AI大模型在自动驾驶中的应用

文章目录1️⃣文章引言2️⃣视觉感知优化汽车之眼3️⃣神经网络赋能感知算法深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN4️⃣BEV+Transformer创新特征级融合5️⃣语义分割深化场景理解总结
秋说·2023-10-20 22:54

循环神经网络（RNN）

定义循环神经网络（RNN）是一种深度学习神经网络，专门用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据。
怎么全是重名·2023-10-20 20:23

深度学习-循环神经网络详解

循环神经网络语言模型语言模型的计算n元语法循环神经网络不含隐藏状态的神经网络让我们考虑一个含单隐藏层的多层感知机。
oveZ·2023-10-20 12:55

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络

9.4.2双向模型双向循环神经网络（bidirectionalRNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。
AncilunKiang·2023-10-20 10:17

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络

将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。
AncilunKiang·2023-10-20 10:42

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一种高度灵活的方式来构建和训练各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。
Roc-xb·2023-10-19 02:26

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26 Recurrent Neural Network

RNN的网络结构目前已提出的两个网络及区别双向RNN它与传统的循环神经网络（RNN）相比有一个重要的区别：它
QwQllly·2023-10-19 00:07

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1循环神经网络的梯度分析本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示：ht=f(xt,ht−1,wh)ot=g(ht,wo)\begin{align}h_t&=f(x_t
AncilunKiang·2023-10-17 23:14

深度学习笔记(六)：Encoder-Decoder模型和Attention模型

二)：简单神经网络，后向传播算法及实现深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念
stay_foolish12·2023-10-17 21:14

PyTorch 深度学习之循环神经网络(基础篇)Basic RNN(十一)

0.Revision:DNNdense重义层全连接RNN处理带有序列的数据1.WhatisRNNs?linearlayer1.1WhatisRNN?tanh(-1,+1)1.2RNNCellinPyTorch1.3HowtouseRNNCell*先把维度搞清楚多了一个序列的维度2.HowtouseRNN2.1HowtouseRNN-numLayers2.2HowtouseRNN如果有batch_f
河图洛水·2023-10-17 18:57

pytorch_神经网络构建4

文章目录循环神经网络LSTM词嵌入skip-Gram模型N-Gram模型词性预测RNN循环神经网络的基础模块实现RNN识别图片RNN时间序列预测词向量模块词向量运用N-Gram模型lstm词性预测循环神经网络这个网络主要用来处理序列信息
lidashent·2023-10-17 08:21

【深度学习实验】循环神经网络（三）：门控制——自定义循环神经网络LSTM（长短期记忆网络）模型

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.LSTM类a.__init__（初始化）b.init_state（初始化隐藏状态）c.forward(前向传播)2.RNNModel类a.__init__（初始化）b.forward(前向传播)c.begin_state(初始化隐藏状态)3.代码整合经验是智慧之父，记忆是智慧之母。——谚语一、实验介绍LS
QomolangmaH·2023-10-17 02:03

【深度学习实验】循环神经网络（四）：基于 LSTM 的语言模型训练

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.RNN与梯度裁剪2.LSTM模型3.训练函数a.train_epochb.train4.文本预测5.GPU判断函数6.训练与测试7.代码整合经验是智慧之父，记忆是智慧之母。——谚语一、实验介绍基于LSTM的语言模型训练二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：1.配置虚拟环境c
QomolangmaH·2023-10-17 02:03

【AI】深度学习——循环神经网络

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，可以更方便地建模长时间间隔的相关性常用的参数学习可以为BPTT。
AmosTian·2023-10-17 00:54

自然语言处理模型（transformer）

transformer学习前言一、RNN二、LSTM三、自注意力机制四、Multi-HeadSelf-Attention多头注意力机制流程图四、transformer模型五、bert模型六、VIT模型总结前言从rnn(循环神经网络
kjzd123·2023-10-16 20:37

深度学习和自然语言处理的应用

深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在文本分类任务
PyTechShare·2023-10-16 20:37

LSTM模型（大白话+公式推导）

LSTM是设计一个记忆细胞；具备选择性记忆的功能，可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担（类比于：复习的时候看到考点内的信息就记忆；考点外的知识过滤掉）前向传播的过程RNN图注意点：1、在循环神经网络
Null箘·2023-10-16 16:07

LSTM模型的讲解与运用

实验目的：循环神经网络(RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行循环且所有循环单元按链式连接的神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。
请让我按时毕业·2023-10-16 16:37

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

面试求职交流群724187166ApacheCN学习资源目录TensorFlow1.x深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow简介二、回归三、神经网络：感知器四、卷积神经网络五、高级卷积神经网络六、循环神经网络七
布客飞龙·2023-10-16 11:11

现代循环神经网络：长短期记忆网络(LSTM)，并使用LSTM进行股票的预测

专栏：神经网络复现目录长短期记忆神经网络长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，用于处理序列数据，如语音识别、自然语言处理、视频分析等任务
青云遮夜雨·2023-10-16 06:22

深度学习05-RNN循环神经网络

文章目录概述基本循环神经网络原理WordEmbeddingpytorchrnn常见的结构双向循环神经网络pytorchrnnDeepRNN(多层RNN)pytorchrnnRNN缺点梯度爆炸和消失问题短期记忆
liaomin416100569·2023-10-16 06:52

循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）

循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，它具有时间递归的结构，可以将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入。RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用。
PyTechShare·2023-10-16 06:52

循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）-学习总结1

一、RNN简单RNN二、LSTM受计算机的逻辑门启发，引入记忆单元（memorycell），并通过各种门来控制记忆单元。1遗忘门、输入门、输出门首先，通过输入XtX_tXt和上一个隐状态Ht−1H_{t-1}Ht−1与全连接层相乘再加上偏置，最后经过激活函数sigmoid,得到三个门：遗忘门fff,输入门iii,输出门oooIt=σ(XtWxi+Ht−1Whi+bi),Ft=σ(XtWxf+Ht−
Cosmos Tan·2023-10-16 06:50
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