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李宏毅深度学习——Recurrent Neural Network (RNN)

上图中当我们输入Taipei,一个表达的是目的地，另一个表达的是出发地，我们该如何让神经网络在输入相同时，按照情景不同输出不同，这就需要让神经网络具有记忆功能，能够根据Taipei之前面的单词决定相应输出。RNN是具有记忆功能的网络。隐藏层的输出值被储存在了memory中，memory可以继续作为另一个输入值。例如下图。设所有的权重都为1，没有偏置值。设在开始时memory为0，所以绿色部分的值计

m0_58586235·2022-12-15 06:28

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Recurrent Neural NetWork（RNN）

文章目录一、SlotFilling二、RecurrentNeuralNetWork（RNN）三、BidirectionalRNN（双向RNN）四、LongShortTermMemory（LSTM）五、LearningTarget六、RNN很难Train七、HelpfulTechniques7.1LSTM7.2GRU7.3Others八、ManyToOne8.1SentimentAnalysis情绪

WSKH0929·2022-12-15 06:52

论文阅读20220114-Autonomous Vehicle Motion Planning via Recurrent Spline Optimization

0、摘要从优化的视角来看，车辆的运动规划可以被视作一个非凸约束[KP1]的非线性优化。对初值非常敏感。将自动驾驶的规划问题变成两个方面：一个是能够避开静态障碍物的一个轨迹+一个能够避开动态障碍物的速度规划。将这个问题转化为一个凸性的问题，来确保全局的最优。1、介绍搜索算法需要将道路离散，所以即便它的最优性有保证，但是其精度不高。优化法容易进入局部最优。主要实现了基于凸优化的自动驾驶运动规划，主要解

BorisVandermeer·2022-12-14 23:10

#Reading Paper# 【长序列推荐】Legendre Memory Units: Continuous-Time Representation in Recurrent Neural Net

堇禤·2022-12-14 23:26

lstm的dropout机制

model.add(LSTM(100,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.2))model.add(Dropout(0.5))第一个dropout是输入层x和hidden之间的

xinyihhh·2022-12-14 14:37

【论文简述】AA-RMVSNet: Adaptive Aggregation Recurrent Multi-view Stereo Network（CVPR 2021）

一、论文简述1.第一作者：ZizhuangWei2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、可变形卷积、自适应聚合、LSTM5.探索动机：普通卷积对于薄结构和弱文理区域的特征提取效果有限，具有上下文感知的特征没有被充分利用；很少有研究在多视图匹配代价聚合过程中考虑像素可见性问题：从粗到细的结构成功地降低了内存消耗，但由于深度间隔较大，粗阶段的深度预测可能会出错，因此不

华科附小第一名·2022-12-11 13:50

构建RNN（Recurrent Neural Network）

目前RNN网络可以在深度学习框架下通过调用函数实现（比如：tf.nn.rnn_cell），但为了掌握更多RNN的细节，我们还是需要使用numpy来逐步实现。由于RNN网络具有“记忆力”，因此非常适合NLP和序列任务。RNN网络每次读取一个输入X(t)，输入信息从当前时间步传到下一步的过程中，网络隐含层的激活函数会“记住”一些信息或上下文内容。这种机制允许单向RNN从前面的输入中获取信息以处理后续输

冲动老少年·2022-12-11 07:51

RNN recurrent nn 循环神经网络

RNN–循环神经网络RNN是啥？循环神经网络是具有内部存储器的前馈神经网络的概括。RNN本质上是递归的，因为它对数据的每个输入执行相同的操作，而当前输入的输出取决于过去的一次计算。产生输出后，将其复制并发送回循环网络。为了做出决定，它会考虑当前输入和从先前输入中学到的输出，具体的过程如图所示。对应的计算公式可以表述为：ht=f(ht−1,xt)h_t=f(h_{t-1},x_t)ht=f(ht−1

~泊舟~·2022-12-09 12:31

RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane Detection (AAAI 2021)

公开视频：https://www.bilibili.com/video/BV1664y1o7wg论文：https://arxiv.org/abs/2008.13719源码：https://github.com/ZJULearning/resa现有的车道线检测方法1.基于霍夫变换的传统车道线检测方法，缺点在于不能处理复杂场景（遇到遮挡），不能检测曲线2.基于聚类的实例分割，例如lanent，缺点在于

Good@dz·2022-12-09 02:18

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks

There’ssomethingmagicalaboutRecurrentNeuralNetworks(RNNs).IstillrememberwhenItrainedmyfirstrecurrentnetworkforImageCaptioning.Withinafewdozenminutesoftrainingmyfirstbabymodel(withratherarbitrarily-cho

Omni-Space·2022-12-09 02:17

【论文阅读】ARGAN: Attentive Recurrent Generative Adversarial Network for Shadow Detection and Removal

一些名词ARGAN（attentiverecurrentgenerativeadversarialnetwork）细心的递归生成对抗网络？？？shadowattentiondetection阴影关注检测attentionmap注意图，表示图像中的阴影区域illumination光照inference推理modify修改manipulation操作incorporate结合regression回归，

事情总会解决的吧·2022-12-08 15:35

一文详解循环神经网络的基本概念（代码版）

RNN被成为递归的(recurrent)原因就是它会对一个序列的每一个元素执行同样的操作，并且之后的输出依赖于之前的计算。另外一种看待RNN的方法是可以认为它有一些“记忆”能捕获之前计算过的一些信息。

卢子墨·2022-12-08 07:26

pytorch搭建TextRCNN模型与使用案例

论文地址：http://www.nlpr.ia.ac.cn/cip/~liukang/liukangPageFile/Recurrent%20Convolutional%20Neural%20Networks

呆萌的代Ma·2022-12-07 22:54

循环神经网络RNN和递归神经网络RNN(LSTM)

RNN解决的问题：一般的神经网络的输入维度都是确定的，但有时我们要处理变长的输入，解决方法是采用循环或递归的方法输入（recurrent/recursiveneuralnetwork）。

wangqianqianya·2022-12-06 21:08

Fundamentals of Deep Learning – Introduction to Recurrent Neural Networks

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/introduction-to-recurrent-neural-networks/IntroductionLetmeopenthisarticlewithaquestion

张博208·2022-12-05 15:18

【深度学习】动手学深度学习——编码器-解码器

参考资料：https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/encoder-decoder.html1深度学习简介核心思想：用数据编程机器学习：寻找适用不同问题的函数形式

岁月漫长_·2022-12-05 13:57

【李宏毅机器学习】Recurrent Neural Network Part1 循环神经网络（p20）学习笔记

李宏毅机器学习学习笔记汇总课程链接文章目录ExampleApplicationSlotFilling把词用向量来表示的方法1-of-Nencoding/one-hotBeyond1-of-Nencoding存在的问题RecurrentNeuralNetwork（RNN）ExampleRNN处理slotsfilling问题Ofcourseitcanbedeep...RNN的变形ElmanNetwor

duanyuchen·2022-12-02 21:42

【李宏毅机器学习】Recurrent Neural Network Part2 循环神经网络（p21）学习笔记

李宏毅机器学习学习笔记汇总课程链接文章目录LearningTargetLearningUnfortunately基于RNN的的网络不总是容易去学习Theerrorsurfaceisrough.Why？为什么不好训练HelpfulTechniquesLongShort-termMemory(LSTM)GRU简介MoreApplications……输入和输出都是一个向量序列输入一个向量序列，输出是一个

duanyuchen·2022-12-02 21:42

【课程笔记】李宏毅机器学习[12]：Recurrent Neural Network(RNN)

本系列课程笔记为李宏毅2017,秋，台湾大学课程。视频网址链接：https://www.bilibili.com/video/av15889450?t=10&p=21更新日期：20200211范例SlotFilling参考书推荐：http://www.deeplearningbook.org/

tjwyj·2022-12-02 21:38

李宏毅机器学习课程梳理【十一】：Recurrent Neural Network(RNN)

文章目录摘要1RNN2LongShort-termMemory3TrainingRNN3.1LearningTarget3.2优化技术4RNN的应用5结论与展望摘要RecurrentNeuralNetwork(RNN)在DNN的基础上加入了Memory结构以及隐状态，能够处理语义理解、语音辨识等注重序列顺序的问题，也因为Memory结构使得RNN的ErrorSurface变化非常剧烈，所以RNN的

-Emmie·2022-12-02 20:30

2021李宏毅机器学习课程笔记——Recurrent Neural Network

注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论I.BasicIdea首先引入一个例子，槽填充(SlotFilling)问题：Input：IwouldliketoarriveGuangzhouonNovember2nd.Output：Destination=>Taipei|timeofarrival=>November2nd即需要在输入句子中提取出我们想了

xiongxyowo·2022-12-02 20:28

李宏毅机器学习笔记第11周_Recurrent Neural Network

文章目录一、ExampleApplication二、ElmanNetwork&JordanNetwork三、BidirectionalRNN四、LongShort-termMemory（LSTM）五、LSTM–Example六、LearningTarget1.LossFunction2.Training3.Errorsurface七、Why?八、HelpfulTechniques九、MoreApp

MoxiMoses·2022-12-02 20:25

2021李宏毅机器学习笔记--9 Recurrent Neural Network

2021李宏毅机器学习笔记--9RecurrentNeuralNetwork摘要一、RNN1.1SlotFilling1.2RNN二、DeepRNN三、RNN变型3.1Elmannetwork3.2Jordannetwork3.3bidirectionalRNN四、LSTM五、trainingRNN5.1BPTT5.2TrainingRNN的问题及原因5.3解决方法5.4GRU六、RNN实际应用6

guoxinxin0605·2022-12-02 20:13

【Recurrent Neural Network(RNN)】循环神经网络——李宏毅机器学习阅读笔记

RecurrentNeuralNetwork(RNN)ExampleApplicationSlotFilling智慧订票系统：Howtorepresenteachwordasavector?但是光这样，feedforwardNetwork是无法solve这一问题的，因为他无法区别是leaveTaipei还是arriveTaipei。那我们就希望这个neuronnetwork是有记忆的，即看到过ar

我是小蔡呀～～～·2022-12-02 20:03

深度学习系列 -- 序列模型之循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

目录1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）2数学符号（Notation）3循环神经网络（RecurrentNeuralNetworkModel）4语言模型和序列生成5采样6循环神经网络的梯度消失7GRU(门控循环单元)9双向循环神经网络（BRNN）10深度循环神经网络（DRNN）1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）序列模型是深度学习中最精彩的部分之

已退游，勿扰·2022-12-02 07:34

循环世界模型(Recurrent World Models)——真实世界建模的强化学习利器

世界模型智能体可以在它们头脑中的世界进行学习吗？世界模型（WorldModel）是NIPS2018获得口头报告的论文之一，也是谷歌AI和Deepmind2019年力作深度规划网络PlaNet的主要参考文献之一。这篇博文是对WorldModel论文的翻译和学习笔记。原文地址https://arxiv.org/abs/1803.10122摘要我们探索建立通用强化学习环境的生成神经网络模型。我们

hhy_csdn·2022-12-01 09:53

【时空序列预测paper】PredRNN: Recurrent Neural Networks for PredictiveLearning using Spatiotemporal LSTMs

前言：论文和两位大佬的解读一起看AI蜗牛车和翻滚的小@强论文原文：PredRNN:RecurrentNeuralNetworksforPredictiveLearningusingSpatiotemporalLSTMsAbstract:1.介绍任务：时空序列的预测是通过从历史帧中学习来生成未来图像2.提出一种新的递归网络结构(PredRNN)：认为时空预测的学习应该在一个统一的记忆池中同时记录空间

yuankang_·2022-11-30 14:50

从理论和Pytorch代码一步步了解RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络+EmBedding层通俗理解

初学者学习Pytorch系列第一篇Pytorch初学简单的线性模型代码实操第二篇Pytorch实现逻辑斯蒂回归模型代码实操第三篇Pytorch实现多特征输入的分类模型代码实操第四篇Pytorch实现Dataset数据集导入必要性解释及代码实操第五篇Pytorch实现多分类问题样例解释通俗易懂新手必看第六篇Pytorch使用CNN实现基本的MNIST数据集学习通俗理解CNN第七篇Pytorch使用C

GDUT 小胖鱼·2022-11-30 10:03

[论文笔记]Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference-CVPR 2019

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference1.IntroMulti-viewstereo(MVS)目标是根据多角度图像以及校准的相机，恢复出三维场景。新的机器学习(learned)方法在MVS中相比传统方法表现出色。然而在大多数learnedMVS方法中，由于costvolumeregularization严重消耗

War Children·2022-11-30 01:08

【论文简述】Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、GRU、深度学习、CNN、分类5.探索动机：绝大多数基于学习的方法都基于代价空间正则化来进行训练和预测。但基于3D卷积的方式对于计算资源的消耗巨大，此外基于八叉树的OctNet和O-Net、基于分治策略的DeepMVS以及SurfaceNet也都面领着精度或速度的问题

华科附小第一名·2022-11-30 01:01

超分之RVRT

RVRT完成了Recurrent-based模型和Vision-Transformer模型之间的平衡，从而实现了模型大小、计算效率、表现力之间的trade-off。Note：本文只探究VSR部分。

Ton10·2022-11-29 22:34

让你秒懂李宏毅2020深度学习（六）—— Recurrent Neural Network（RNN）

独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（六）——RecurrentNeuralNetwork（RNN）有点遗憾，因为博主马上要开学了，可能会很长时间才会更新这个专栏，于是博主决定开学前的最后一篇博文选择后面内容中比较重要的一个内容更新一篇，这个内容相较于来说不是那么费解，然而它的思想却十分重要，是学习NLP必备的基础知识，至于其他的半监督学习，监督学习，强化学习，SVM，博主之后随缘可能会更

程序媛小哨·2022-11-28 12:49

Transformer Attention is all you need 部分解析

循环结构(recurrent)的语言模型

boardking135·2022-11-28 08:33

RNN循环神经网络（recurrent neural network）

自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html1.1RNN循环神经网络（recurrentneuralnetwork）1.1.1RNN简介RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入，得出下一时刻的输出。解决的是具有时序关联性的问题，例如股票趋势预测，需要上一时刻的股票价

bclshuai·2022-11-27 00:12

Recurrent Neural Network[survey]

0.引言我们发现传统的（如前向网络等）非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系（至少时间和顺序上是无依赖关系），而许多学习任务却都涉及到处理序列数据，如imagecaptioning，speechsynthesis，musicgeneration是基于模型输出序列数据；如timeseriesprediction，videoanalysis，musicalinformationretrieval是基于

weixin_33711647·2022-11-26 21:14

初学/学很浅的LSTM的初步认识

keras中文文档LSTMkeras.layers.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True

林几瑕·2022-11-26 20:36

Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting

ICLR2018，DCRNN，模型借鉴了StructuredSequenceModelingWithGraphConvolutionalRecurrentNetworks(ICLR2017reject)里面的DCRNN，将该模型应用于了交通预测上。而且后者的论文使用的卷积是Defferrard提出的图卷积，这篇论文中使用的是扩散卷积，这种扩散卷积使用的是随机游走，与Diffusion-Convol

zzx3163967592·2022-11-26 04:30

论文导读 | Recurrent Event Network: Global Structure Inference over Temporal Knowledge Graph

作者：北京大学李荆编者按本文介绍一篇ICLR-RLGM2019的文章，由WoojeongJin,HeJiang,MengQu,TongChen,ChanglinZhang,PedroSzekely,XiangRen.所著。该工作主要聚焦于时序性的，多关系的图数据结构（e.g.时序知识图谱）。本文提出RE-NET模型，对时序知识图谱进行序列性的全局结构推理，以此来预测未来时刻的事件发生。RE-NET

PKUMOD·2022-11-25 08:20

HIERARCHICAL MULTISCALE RECURRENT NEURAL NETWORKS 论文简介

学习层次和时间表示一直是RNN的长期挑战之一。多尺度RNN一直被认为是能够解决这个问题的一种有效方式，但是缺乏经验证据表明这种方式可以通过发现序列中的潜在层次结构准确地解决时序依赖问题。而这篇论文提出了一种新颖的结构，可以通过使用新颖的更新机制和不同的时间尺度来编码时序依赖解决潜在的层次结构问题，并且没有使用明确的边界信息。已知深度CNN可以获得空间数据的层次表示，RNN可以获得时序数据时间表示。

学习总结·2022-11-24 21:25

论文翻译：2020_DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement...

论文地址：DCCRN：用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络论文代码：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent

凌逆战·2022-11-24 19:13

论文阅读——Recurrent U-Net for Resource-Constrained Segmentation

论文阅读之RecurrentU-NetforResource-ConstrainedSegmentation解决在资源受限平台上使用RecurrentUNet做分割任务fromICCV2019#摘要目前许多性能较好的模型都是基于深层次的网络、大规模的数据集，在GPU上跑起来就很慢，本文则提出了一种新的RecurrentUNet即保留了UNet的紧凑型又在一些benchmark上获得了很好的性能提升

黄小米吖·2022-11-24 19:04

Recurrent U-Net for Resource-Constrained Segmentation

1.Introduction目前的语义分割结构倾向于集中于高分辨率和大规模数据集，并依赖于经过预训练的骨干网络（ResNet101）。这导致较高的GPU内存使用量和推理时间，在需要实时性能的环境下的操作并不理想。之前的ICNet之类的架构已解决了这一问题，但代价是性能大幅下降，作者提出了一个新的结构来解决这个问题——RecurrentU-Net。图2循环分割（RecurrentSegmentati

这就是算法·2022-11-24 19:34

Recurrent NN

FNN难以处理时序数据,比如视频,语音,文本等.时序数据的长度一般是不固定的,而FNN要求输入和输出的维数都是固定的.因此对这些问题需要能力更强的模型.如果把FNN类比为Markovchain,那么RNN就是non-Markovian的.RNN的输入与过去一段时间的输出有关,具有短期记忆.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.给网络增加记忆能力延时神经网

weixin_30627341·2022-11-24 17:40

A Convolutional Recurrent Neural Network for Real-Time Speech Enhancement

AConvolutionalRecurrentNeuralNetworkforReal-TimeSpeechEnhancement文章：AConvolutionalRecurrentNeuralNetworkforReal-TimeSpeechEnhancement作者：KeTan,DeLiangWangABSTRACT现实生活中许多语音增强的应用都需要实时处理，最好没有延迟或者低延迟，例如助听器

weixin_44223902·2022-11-24 15:57

【论文阅读】An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

1.摘要一般而言，序列模型与循环网络（recurrentnetworks）关系紧密(由于RNN的循环自回归结构能较好地表达出时间序列)。而传统的卷积网络（convolutionalnetworks）由于卷积核大小的限制，对于长时间的依赖信息不能较好地抓取。但是，研究发现，一些特殊的卷积神经网络模型在音频合成、机器翻译等任务上效果比递归神经网络更好。那么，对于一个新的任务，怎么选取网络结构呢？本文使

Sarielllll·2022-11-24 13:56

Recurrent Neural Network（RNN循环神经网络）

文章目录摘要1.Introduction（引入）1.1SlotFilling1.2把词用向量来表示的方法1-of-Nencoding/one-hotBeyond1-of-Nencoding1.3存在的问题2.RecurrentNeuralNetwork（RNN）2.1RNN的特性2.2Example2.3RNN处理slotsfilling问题2.4RNN有不同的变形2.5Bidirectional

HSR CatcousCherishes·2022-11-24 10:14

【动手学——循环神经网络】day04_recurrent neural network从零实现

循环神经网络本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。从零开始实现循环神经网络我们先尝试从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，这里我们使用周杰伦的歌词作为语料，首先我们读入数据：one-hot向量我们需要将字符表示成向量，这里采用one-hot向量。假设词典大小是NNN，每次字符对应一个从000到N−1N-1N−1的唯一的索引，则该字符的向量是一个长度为NNN的

Johnny_sc·2022-11-23 06:42

RNN在图像压缩领域的应用-Variable rate image compression with recurrent neural networks

VariableRateImageCompressionwithRecurrentNeuralNetworksRNN在图像压缩领域应用最经典的一篇，由Google的GeorgeToderici提出。原文连接:VariableRateImageCompressionwithRecurrentNeuralNetworks文章提出了一种基于卷积和反卷积LSTM的RNN网络框架，并强调该网络框架有如下技术

Reflect2022·2022-11-23 03:44

论文阅读笔记：Recurrent recommender networks

xiongjiezk·2022-11-22 23:10

文献阅读二—Robsut Wrod Reocginiton via Semi-Character Recurrent Neural Network

题目：RobsutWrodReocginitonviaSemi-CharacterRecurrentNeuralNetwork作者：KeisukeSakaguchiKevinDuhMattPostBenjaminVanDurme出处：AAAICCFA摘要人类的语言处理机制通常比计算机更健壮。心理语言学文献中的CmabridgeUinervtisy（剑桥大学）效应证明了这样一种强大的文字处理机制，在

江_小_白·2022-11-22 18:39

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