RNN和LSTM看过不错的博文

最新推荐文章于 2022-12-15 10:57:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BoringFantasy/article/details/80488465
本文提供了关于LSTM网络的深入解析，涵盖了从基本概念到详细数学推导的内容，并且对比了卷积网络、循环神经网络等其他模型。通过丰富的图表帮助理解复杂的原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 对图的解释非常细致 https://blog.youkuaiyun.com/roslei/article/details/61912618
  • 上文原po ：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ （直接看这篇会更好，翻译过去省略了很多东西）
  • 非常详细的推倒 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 （包括卷积，RNN，LSTM，BP，SGD，很详细）
Yaoxinzhi_hzau
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自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解
WANGYANG的博客
04-14 2680
在上一章节中，深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法，从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此，Word2vec作为一种语言模型，也具备根据上下文预测中心词的能力，这是其训练的核心任务，也是模型所能实现的功能。那么，既然已有语言模型，为何还需要引入RNN呢？又或者，RNN具有何种独特性呢？而LSTM和GRU为什么会被视为RNN的变体？本章节将针对这些问题，用深入浅出的语言解读这些模型背后的核心逻辑，以便让读者对整个知识体系存在一个全面的理解。
再读SRGNN论文之GRU与RNN和LSTM
NLP与推荐算法
01-03 2332
hi主要是没太多时间用来思考，所以很多东西都不是太清楚，只会装逼，这样不好，要从理论/代码上理解到底说的是什么事情，这是科学问题：是什么和为什么？作为搬砖工还是有必要深入了解，不然真的只能搬砖了。可在我的主页搜索相关博文，不再挨个附上。【面试明明是技术面，却总是在问科学的问题，这很扯淡】 For Recommendation in Deep learning QQ Group 102948747 For Visual in deep learning QQ Group629530787 I'm he.
RNN和LSTM
m0_63520910的博客
04-24 2250
CNN 卷积神经网络（CNN）入门讲解 - 知乎 参考B站视频李宏毅机器学习-RNN网络 一、引出RNN 假设出现下面两种情况，显然第一句中Taipei是目的地，第二句中是出发地。当输入都是Taipei时，我们的输出要么都是目的地的概率高，要么都是出发地的概率高，出现不了一个是出发地的概率高，一个是目的地的概率高。因此，我们希望神经网络能有记忆力，记得在第一句中看到Taipei之前，看到过arrive，在第二句在看到Taipei之前，看到过leave,就可以根据上下文判断出...
tensorflow-RNN和LSTM
weixin_30505043的博客
04-06 265
本章主要介绍循环神经网络(recurrent neuralnetwork，RNN)和长短时记忆网络(long short-term memory，LSTM) 一. RNN简介 1.背景 循环神经网络挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力别充分利用，并在语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等方面实现了突破。 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。在全连接神经网络或卷积神经网...
RNN与LSTM
skullFang的博客
01-02 1184
前言循环神经网络，循环神经网络与卷积神经网络有很大的不同。就是有“记忆暂存”功能，可以把过去的输入内容产生的影响量化后与当前时间输入一起反应到网络中参与训练。RNN理解个人理解，RNN还是在模仿人类。在模仿人类的学习的过程。根据前言所述，当前输入对未来可能会有影响。那么当前的输出应该也跟之前的输入和当前的输入有关系。 举个生活中的例子：例子背景就是在学校念书读小学。在这里把神经元比做自己，输入Xt
从RNN到LSTM代码实战
m0_45871008的博客
10-24 3622
从RNN到LSTM原理简析及代码实战RNN对RNN的简单介绍带你了解RNN的结构RNN的宏观价值RNN内部的结构 RNN 对RNN的简单介绍 RNN的英文全称是Recurrent Neural Network，中文名称是循环神经网络。RNN适用于处理“序列问题”，所谓“序列问题”是指一个样本的特征与特征之间存在明显的先后顺序关系，如对于一张图片，组成该图片的特征是像素，像素与像素之间是有着十分明显的位置排列的关系，因此一个图片的像素组成了一个序列。当我们需要将图片作为输入到模型当中去判断该图片是狗还是猫的时
NLP学习笔记（三）：模型训练之深度学习方案详解（关键词：深度学习，词向量，RNN，LSTM）
yyhhlancelot的博客
12-24 2759
0. 前言 接上一节NLP学习笔记（二）：创建特征及训练（关键词：词袋，TFIDF），我们在预处理完成后，使用简单的词袋模型(CountVectorizer, TfidfVectorizer)来创建了特征，并使用常用的机器学习算法随机森林（RandomForest）、逻辑回归（LogisticReggression）、朴素贝叶斯（NaiveBayes）进行训练，同时使用网格搜索（GridSear...
【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集，系列1)
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12-15 1865
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RNN知名论文
09-09
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks.pdf
循环神经网络RNN以及几种经典模型
01-07
RNN简介 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。 网络结构及原理 循环神经网络的基本结构特别简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。 一个最简单的循环神经网络在输入时的结构示意图： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值，每个神经网络模块会把消息传递给下一个，我们将这个图的
RNN和lstm
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03-28
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