rnn专题
RNN循环卷积神经网络
1.定义 RNN （Recurrent Neural Network，RNN）循环卷积神经网络，用于处理序列数据。 序列数据：按照一定的顺序排列的数据，可以是时间顺序、空间顺序、逻辑顺序。 eg:电影、语言 2.特点 传统神经网络模型无法处理可变长度的输入。 传统神经网络模型 传统神经网络模型无法处理可变长度的输入，但是RNN通过循环的方式对当前输入和历史输入进行处
RNN/LSTM/GRU/TRANFORMER/编码器解码器理解
编码器和解码器是一种框架,lstm和gru都是这个框架中对这一框架的不同实现 编码器与解码器是一种架构,一种思想,注意力也是一种思想,相互独立,只是二者可以结合以用来训练模型可以提升模型能力 rnn gru lstm是三种不同的模型 里面并没有注意力机制这回事 RNN中有编码器和解码器实现,为什么要重新使用gru定义解码器和编码器? 编码器和解码器是一种思想,工业界实现目前也仅仅使用一个,但是通过
【机器学习300问】129、RNN如何在情感分析任务中起作用的？
情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它的目标是自动检测和提取出非结构化文本数据中的主观信息（比如：情绪、意见、评价等） 一、情感分析任务案例 分析电商产品评论的情感倾向（三分类），自动分析顾客提交的产品评论，以了解他们对某个商品的整体满意度（积极、消极、中性）。 举例：“我刚收到这款智能手表，外观设计真的很时尚，电池续航能力也超出我的
动画图解RNN, LSTM 和 GRU，没有比这个更直观的了！
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Raimi Bin Karim 编译：ronghuaiyang 前戏 RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常用的循环神经网络，这三个东西里面的内部结构又是什么样的呢，很多人可能并不清楚，不过除了RNN外，其他两个也确实比较复杂，记不住没关系，看总能看明白吧，看不明白也没关系，动画演示给你看！ 循环神经网络是一类人工神经网络，
rnn-人名案例实现
模型训练实现: coding: utf-8 导入torch工具 import json import torch 导入nn准备构建模型 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim 导入torch的数据源 数据迭代器工具包 from torch.utils.data
pytorch - RNN参数详解
在使用 PyTorch 训练循环神经网络（RNN）时，需要了解相关类和方法的每个参数及其含义。以下是主要的类和方法，以及它们的参数和作用： 1. torch.nn.RNN 这是 PyTorch 中用于定义简单循环神经网络（RNN）的类。 主要参数： input_size：输入特征的维度。hidden_size：隐藏层特征的维度。num_layers：RNN 层的数量。nonlinearit
基本循环神经网络(RNN)
RNN背景：RNN与FNN 在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。 在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂的多。前馈神经网络可以看着是一个复杂的函数，每次输入都是独立的，即网络的输出只依赖于当前的输入。但是在很多现实任务中，网络的输入不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。比如一个有限状态自动机，
PyTorch -- RNN 快速实践
RNN Layer torch.nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first) input_size: 输入的编码维度hidden_size: 隐含层的维数num_layers: 隐含层的层数batch_first: ·True 指定输入的参数顺序为： x：[batch, seq_len, input_size]h0：[batch, n
python中使用tensorflow框架出现“valueError: Variable rnn/basic_rnn_cell/kernel already exists...”的解决办法
在jupyter-notebook中运行tensorflow时候发生了如下错误提示: ValueError: Variable rnn/basic_rnn_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally def
rnn定义(rnn批次,核心思想理解)循环神经网络(递归)
rnn源码阅读方法: 点击去往后翻 注释都放在最后 也可以直接粘贴出来gpt解释 一rnn核心思想: 1.定义rnn模型 2.定义输入层 3.定义隐藏层(通过设置参数调整隐藏层层数) 初始隐藏状态需要与输入张量的大小相匹配，以便RNN能够正确地处理数据。 4定义输出层 代码演示: def dm_rnn_for_base():# 创建一个RNN模型'''input_size
深度学习 - RNN训练过程推演
1. 数据准备 字符序列 “hello” 转换为 one-hot 编码表示： 输入: [‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’]输出: [‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’] 2. 初始化参数 我们使用一个单层的 RNN，隐藏层大小为2，每次传1个字符。初始参数如下： W x h = ( 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 ) , W h h = ( 0.1
跟着刘二大人学pytorch（第---12---节课之RNN基础篇）
文章目录 0 前言0.1 课程视频链接：0.2 课件下载地址： 1 Basic RNN1.1 复习DNN和CNN1.2 直观认识RNN1.3 RNN Cell的内部计算方式 2 具体什么是一个RNN？3 使用pytorch构造一个RNN3.1 手动构造一个RNN Cell来实现RNN3.2 直接使用torch中现有的RNN模块来实现RNNinput维度h0维度output维度hn维度numL
【机器学习】基于CNN-RNN模型的验证码图片识别
1. 引言 1.1. OCR技术研究的背景 1.1.1. OCR技术能够提升互联网体验 随着互联网应用的广泛普及，用户在日常操作中频繁遇到需要输入验证码的场景，无论是在登录、注册、支付还是其他敏感操作中，验证码都扮演着重要角色来确保安全性。然而，这种传统的手动输入方式不仅要求用户仔细辨认并逐一输入验证码中的字符，还常常因为字符的模糊、扭曲或难以辨认而引发输入错误，从而增加了用户的时间成本和操
[deeplearning-015]一文理解rnn
1.参考文档 https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/ 前提，熟悉bp算法推导，熟悉bptt算法推导 2.py源码 #!/usr/bin/env python3#参考文献 https://iamtrask.github.io/2015/11/15/anyone-can-code-lstm/import copy
RNN学习笔记:Understanding Deep Architectures using a Recursive Convolutional Network
reference link：http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43451383 本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在13年撰写的一篇论文，本文改进了Alex-net，并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络；提出了一种图像定位的方法；最后通过一个
RNN and LSTM introduction
原文 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 本文译自 Colah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。
tensorflow使用DNN、CNN、RNN(lstm)分别实现识别mnist手写数字图片
一、DNN结构实现mnist手写数字图片 import osimport structimport numpy as npimport tensorflow as tf#数据加载函数def load_mnist(path, kind='train'):"""load mnist dateArgs:path: date pathkind: train or testReturns:imag
NLP学习笔记（三）：RNN网络
RNN网络（Recurrent Neural Network） 机器学习中经常处理时序数据，那么怎么对时序数据进行建模呢？ 之前我们了解了全连接网络和卷积网络，这两种网络都是One to One模型，它将输入作为一个整体，具有固定长度的输入和输出，它很适合图片的问题，却不太适合文本的问题。对于文本问题，我们的输入和输出的长度并不固定，一种更好的模型时Many to One 或者 Many to
Tensorflow: RNN
https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Understanding LSTM Networks cell state: forget gate layer/ input gate layer/ output gate layer
python深度学习入门-从零构建CNN和RNN
文章目录 第1章 基本概念1.1. 导数1.2. 链式法则1.3. 多输入函数的导数1.4. 多输入向量函数的导数1.5. 向量函数及其导数： 再进一步1.6. 包含两个二维矩阵数据的计算图 第2章 基本原理2.1. 监督学习概述2.2. 监督学习模型2.3. 线性回归2.3.1. 线性回归： 示意图2.3.2. 加入截距项 2.4. 训练模型2.4.1. 计算梯度： 示意图2.4.2. 计
自然语言处理中的RNN、LSTM、TextCNN和Transformer比较
引言 在自然语言处理（NLP）领域，理解和应用各种模型架构是必不可少的。本文将介绍几种常见的深度学习模型架构：RNN（循环神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）、TextCNN（文本卷积神经网络）和Transformer，并通过PyTorch代码展示其具体实现。这些模型各具特点，适用于不同类型的NLP任务。 1. 循环神经网络（RNN） 概述 RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统
rnn 和lstm源码学习笔记
目录 rnn学习笔记 lstm学习笔记 rnn学习笔记 import torchdef rnn(inputs, state, params):# inputs的形状: (时间步数量, 批次大小, 词表大小)W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = paramsH = stateoutputs = []# 遍历每个时间步for X in inputs:# 计算隐藏状
深度学习笔记1：RNN神经网络及实现
首先贴出一张一般的神经网络应该有的结构图： 输入层是数据输入层，隐层是模型训练的权重，输出层是经过激活函数后得出的特征。 在深度学习这个领域之中，既然我们已经有了比较完善的人工神经网络和卷积神经网络，那为什么还要用循环神经网络呢？我们知道，一张图片中，各个像素点之间是没有逻辑关系的，我们输入一张图片，无论是在左上角开始输入还是在右下角输入，最终得到的结果分类都是一样的，这也就说明图像之间没有存在
【模型架构】学习RNN、LSTM、TextCNN和Transformer以及PyTorch代码实现
一、前言 在自然语言处理（NLP）领域，模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM）、Transformer再到当下火热的Mamba（放在下一节），每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现，由于我只是门外汉（想扩展一下知识面），如果有理解不到位的地方欢迎评论指正～。 个人感觉NLP的
BPTT算法详解：深入探究循环神经网络（RNN）中的梯度计算【原理理解】
引言 在深度学习领域中，我们经常处理的是独立同分布（i.i.d）的数据，比如图像分类、文本生成等任务，其中每个样本之间相互独立。然而，在现实生活中，许多数据具有时序结构，例如语言模型中的单词序列、股票价格随时间的变化、视频中的帧等。对于这类具有时序关系的数据，传统的深度学习模型可能无法很好地捕捉到其内在的 时间相关性 。为了解决这一问题，循环神经网络（Recurrent Neural Netwo