rnn专题
RNN发展（RNN/LSTM/GRU/GNMT/transformer/RWKV）
RNN到GRU参考： https://blog.csdn.net/weixin_36378508/article/details/115101779 tRANSFORMERS参考： seq2seq到attention到transformer理解 GNMT 2016年9月 谷歌,基于神经网络的翻译系统（GNMT），并宣称GNMT在多个主要语言对的翻译中将翻译误差降低了55%-85%以上， G
白话RNN系列（七）
本文，探讨下LSTM的一些高级应用，比如双向LSTM。 前面的探讨过程中， 我们使用到的RNN或者LSTM都是单向的，即按照时间顺序排列的一维序列；而在实际应用中，双向的RNN由于考虑到更充足的上下文，往往能起到更好的效果： Bi-RNN又叫双向RNN，是采用了两个方向的RNN网络。 RNN网络擅长的是对于连续数据的处理，既然是连续的数据规律，我们不仅可以学习它的正向规律，还可以学习它的反向规
白话RNN系列（六）
上文给出了一个LSTM使用的具体例子，但其中依旧存在一些东西说的不是很清楚明白，接下来，我们会针对LSTM使用中更加细致的一些东西，做一些介绍。 本人目前使用的基本都是TensorFlow进行开发。 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, name='basic_lstm_cell')outputs, st
白话RNN系列（五）
前文，对于LSTM的结构进行了系统的介绍，本文，通过一个MNIST_data的例子，争取能够把LSTM的基本使用来吃透。 import tensorflow as tfimport input_data# 导入 MINST 数据集# from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# one_hot=True，代表输入的
白话RNN系列（四）
本文，谈谈RNN的一个变种，也是目前使用比较广泛的神经网络LSTM，我们首先描述下LSTM的基本结构，然后给出一个具体的使用LSTM的例子，帮助大家尽快掌握LSTM的原理和基本使用方法； 这可能是一张大家熟悉地不能再熟悉的图片了。 我们可以将其与RNN的基本结构进行对比： 我们可以看到区别：RNN中，每个循环体会产生一份输出，即隐藏状态；最终输出由此隐藏状态产出，同时，隐藏状态会保
白话RNN系列（三）
紧接上文，白话RNN系列（二）。 通过generateData得到我们的样本数据之后，我们开始搭建自己的RNN： # 每个批次输入的数据，这里定义为5，即每个批次输入5个数据batch_size = 5# RNN中循环的次数，即时间序列的长度# 这里取长度为15的时间序列truncated_backprop_length = 15# 与时间序列相对应，占位符的维度为 5 * 15#
白话RNN系列（二）
紧接白话谈RNN系列（一） 上文讨论了基础的全连接神经网络，本文，我们来说说RNN。 首先，RNN相比于普通的神经网络，有什么改进？ 两点比较突出：权值共享和隐层神经元节点的有序连接。 直接上图，浅显易懂： 上图，摘自深度学习（花书），左侧图和右侧图表达了相同的含义，我们以右侧图为例，并配合实例，对RNN进行透彻的分析，我尽可能以很通俗移动的方式把RNN讲明白。 从本图中，我们很清
白话RNN系列（一）
RNN，循环神经网络，全称Recurrent Neural Network。 本文，从RNN的基本原理讲起，会探讨RNN的前向传播和反向传播，并通过一些浅显易懂的小例子，展示RNN这个东东的神奇之处，尽最大可能以通俗易懂的方式，让看到本文的童鞋都能够掌握RNN。 1：RNN的基本原理 即便是RNN，也依旧脱离不了神经网络的基本架构，换句话说，我们看RNN的时候，一定要记住一句，它不过是高级一
机器学习项目——基于机器学习（RNN LSTM 高斯拟合 MLP）的锂离子电池剩余寿命预测方法研究（代码/论文）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容和部分结果 摘要 机器学习方法在电池寿命预测中的应用主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等。监督学习方法通过构建回归模型或分类模型，直接预测电池的剩余寿命或健康状态。无监督学习方法则通过聚类分析和降维技术，识别电池数据中的潜在模式和特征。强化学习方法通过构建动态决策模型，在电池运行过程中不断优化预测策略和调整参数。上述方法不仅可以提高预测精度，还可以在
3. 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）
引言 循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据的关键模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域。RNN通过循环结构捕捉序列中的时间依赖关系，而LSTM则通过特殊的记忆单元解决了RNN中的梯度消失问题。本篇博文将深入探讨RNN和LSTM的结构、工作原理，以及其在序列数据处理中的应用。 1. RNN的工作原理及局限性 循环神经网络（RNN）是一类用于处理序
深度学习100问48:如何在RNN中实现正则化
嘿，朋友！想知道怎么给 RNN 加上“小约束”，让它变得更厉害吗？来，听我讲讲。 一、Dropout——让神经元“轮休” 想象一下，RNN 是一个忙碌的办公室，里面有很多员工（神经元）。Dropout 就像是一个调皮的经理，时不时地随机让一些员工去休息，不参与工作。这样一来，其他员工就得更加努力地干活，不能只依赖那几个固定的人。这样可以防止大家都偷懒，只靠那几个厉害的员工，从而让整个办公室
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)】
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）】 一、Generator的分类二、Native Generator (AutoEncoder's Decoder)三、PixelRNN1、生成句子序列2、生成图片3、生成音频：WaveNet4、生成视频：Video
自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】
一、背景介绍 什么是智能对话系统？ 随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:
循环神经网络 (RNN) 深入解析
在深度学习的世界中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）因其在处理序列数据和时间序列问题上的卓越表现而备受关注。无论是在自然语言处理、语音识别，还是在股票价格预测等领域，RNN都展现出了强大的能力。本文将详细介绍RNN的原理、结构、应用以及其演变过程，帮助你全面理解这一重要的神经网络模型。 一、什么是循环神经网络（RNN）？ 循环神经网络（RNN）是一种针对
【王树森】RNN模型与NLP应用(8/9)：Attention（个人向笔记）
前言 基于RNN的Seq2Seq模型无法记住长序列Attentnion机制可以大幅度提升Seq2Seq模型 Seq2Seq Model with Attention Attention可以让句子在逐步变长的时候不忘记前面的输入信息Attention还可以告诉Decoder应该关注哪一个状态优点：Attention可以大幅度提高准确率缺点：Attention计算量比较大 Simpl
【ShuQiHere】从 RNN 到 LSTM：时间依赖建模的关键演化
【ShuQiHere】 在金融市场中，准确预测未来的股票价格一直是一个极具挑战性的问题。循环神经网络（RNN）为我们提供了一种通过历史数据预测未来的方法。然而，尽管 RNN 在处理短时间序列时表现出色，但当涉及长时间序列时，它会遇到梯度消失和长期依赖等问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LSTM）应运而生。本文将以股票价格预测为例，系统地探讨从 RNN 到 LSTM 的演化过程，深入解析两者
【机器学习】循环神经网络(RNN)介绍
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 循环神经网络(RNN)介绍什么是RNN?RNN的基本原理递归神经网络单元前向传播反向传播(BPTT) RNN变体LSTMGRU其他RNN变体 RNN在序列建模中的应用小结 循环神经网络(
【王树森】RNN模型与NLP应用(9/9)：Self-Attention（个人向笔记）
前言 上节课讲到的attention用到了Seq2Seq模型上，而Attention并不局限与Seq2Seq模型，而是可以用在所有RNN模型上。Self-attention在原论文中用到了LSTM上，而本节课做了简单的替换：换成了 Simple RNN。 SimpleRNN + Self-Attention 下面的 h 0 h_0 h0 为初始状态，是一个全0向量 无 Self-A
【王树森】RNN模型与NLP应用(7/9)：机器翻译与Seq2Seq模型（个人向笔记）
Machine Translation Data 做机器学习任务的第一步都是处理数据，我们首先需要准备机器翻译的数据。由于我们是学习用途，因此拿一个小规模数据集即可：http://www.manythings.org/anki/下面的数据集中：一个英语句子对应多个德语句子，如果翻译的时候能命中其中的一个则算作完全正确。 1. Preprocessing 将大写全部转化为小写去掉标点符号
【RNN】循环神经网络RNN学习笔记
时间序列任务场景： 语音识别生成一段音乐情感分析DNA序列分析机器翻译 如何理解时间序列：特点：前后关联强，前因后果，后面产生的结果依赖于之前的结果 标准神经网络建模的弊端： 输入和输出在不同例子中可能有不同的长度一个像这样单纯的神经网络结构，并不共享从文本不同位置上学习到的特征参数量巨大（输入的网络特征往往是one hot 或者embedding向量，维度巨大）没有办法体现出时序上的前因
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
深度学习入门：循环神经网络------RNN概述，词嵌入层，循环网络层及案例实践！（万字详解！）
目录 🍔 RNN 概述 1.1 循环神经网络 1.2 自然语言处理 🍔 词嵌入层 2.1 词嵌入层的使用 2.2 关于词嵌入层的思考 2.3 小节 🍔 循环网络层 3.1 RNN 网络原理 3.1.1 RNN计算过程 3.1.2 如何计算神经元内部 3.2 PyTorch RNN 层的使用 3.3 小节 🍔 案例-文本生成 4.1 构词词典 4.2 构建
NLP—RNN、Seq2Seq和Attention
文章目录 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）最基本的单层神经网络经典的RNN结构（N vs N）RNN变体（N vs 1）RNN变体（1 vs N） 序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq)注意力机制（Attention）Attention 的优点Attention 的缺点Attention可视化 循环神经网
CTC,RNN-Transducer, LAS
1、CTC ( Connectionist Temporal Classification) 网络结构 参考地址: CTC白话参考地址 其中CTC-loss 部分使用到了动态规划的思想。 大目标是： m i n ∑ B ( π ) = z ∏ t = 1 T y π t t m i n ∑ B ( π ) = z ∑ t = 1 T l o g ( y π t t ) min \su
深度学习--RNN以及RNN的延伸
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。 1. RNN的原理 1.1 RNN的基本结构 RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它