RNN

最新推荐文章于 2025-01-21 11:40:18 发布
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分类专栏： 神经网络 文章标签： 神经网络
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一、RNN概念
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。
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二、LSTM(Long Short Term Memory)
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深度学习之RNN(循环神经网络)
笨拙的石头的博客
05-28 25万+
一 RNN概述     前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题.     1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN?     细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数...
通俗易懂的RNN
qq_39439006的博客
11-26 8万+
RNN，LSTM，GRURNN循环核介绍：参数时间共享，循环层提取时间信息。功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 RNN RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我
【超详细】深度学习三杰：CNN、RNN、GNN 全面对比与应用场景详解
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2401_83912923的博客
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本文将对几个深度学习方法进行对比研究
一文详解什么是RNN（循环神经网络）
Machine Learning with Tutors
04-25 5万+
如图所示，你会发现每个cell都会有一个损失，我们已经定义好了损失函数，接下来就是熟悉的一步了，那就是根据损失函数利用SGD来求解最优参数，在CNN中使用反向传播BP算法来求解最优参数，但在RNN就要用到BPTT，它和BP算法的本质区别，也是CNN和RNN的本质区别：CNN没有记忆功能，它的输出仅依赖与输入，但RNN有记忆功能，它的输出不仅依赖与当前输入，还依赖与当前的记忆。在图像处理中，目前做的最好的是CNN，而自然语言处理中，表现比较好的是RNN，因此，我们能否把他们结合起来，一起用呢？
RNN（循环神经网络）
weixin_63685622的博客
05-16 1万+
RNN(Recurrent Neural Network), 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.RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响.结构：三层，输入、输出、隐藏层（循环在隐藏层）图中sigma为sigmiod函数，将值压缩在0-1之间。
神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军
ttrr27的博客
02-06 2万+
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN 用于图像识别较多，而 RNN 用于语言处理较多。CNN 如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN 犹如耳朵和嘴巴，用于解析语言模式的数学引擎。
RNN知名论文
09-09
RNN（循环神经网络）是一种特别的神经网络，它在处理序列数据方面展示出了惊人的效果和潜力。本文将基于Andrej Karpathy的博文内容，深入探讨RNN的核心特性及其在各种任务中的应用。 首先，RNN之所以在图像标注、...
RNN_RNN_CNN_
10-01
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是两种非常重要的模型，广泛应用于自然语言处理、图像识别等多种任务。在这个项目中，我们看到作者使用Python实现了这些模型，而且是在没有依赖任何特定...
text-classification-cnn-rnn-master_RNN_CNN_
10-02
标题中的"RNN_CNN"表明这是一个结合循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的项目，用于中文文本分类。在描述中，我们得知该实现是用TensorFlow完成的...
深度学习05-RNN循环神经网络
liaomin416100569的专栏
06-26 2万+
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有循环连接的神经网络结构，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时序数据分析等任务中。相较于传统神经网络，RNN的主要特点在于它可以处理序列数据，能够捕捉到序列中的时序信息。RNN的基本单元是一个循环单元（Recurrent Unit），它接收一个输入和一个来自上一个时间步的隐藏状态，并输出当前时间步的隐藏状态。在传统的RNN中，循环单元通常使用tanh或ReLU等激活函数。
【RNN基础】——一文搞明白RNN
AI浩
06-18 2万+
1、含义 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）[1]。 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一[2]，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络...
RNN(循环神经网络)详解
一去不复返的通信er
11-08 3220
RNN学习
（图解）神经网络之CNN与RNN的关系
m0_61899108的博客
02-09 2894
前言 本文转载于（图解）神经网络之CNN与RNN的关系。 文章主要是对CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解，其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。 目录 前言 1、CNN介绍 1.1 Why CNN for Image 1.2 CNN架构图 1.3 卷积层 1.3.1 重要参数 1.3.2 卷积计算 1.3.3 卷积层与全连接层的关系 1.4 池化层 1.5 应用 2、RNN介绍 2.1 引言 2.2 RNN简介 .
[手把手教学]基于RNN、LSTM神经网络单特征用电负荷预测
10-24
本课程采用手把手教学的方式，从RNN、LSTM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建RNN、LSTM神经网络进行用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行用电负荷预测的能力。1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下： 2、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图： 3、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。 4、实战模型的loss图和预测的结果。 
神经网络算法：一文搞懂RNN（循环神经网络）
2401_84033492的博客
03-31 3685
本文将从RNN解决了什么问题、RNN的基本原理、RNN的优化算法、RNN的应用场景四个方面，带您一文搞懂循环神经网络RNN。
RNN详解(Recurrent Neural Network)
热门推荐
bestrivern的博客
07-21 13万+
一.概述 RNN用于处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用...
深度学习笔记（四）——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
ADwenwen的博客
08-07 1万+
深度学习笔记（四）——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）
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