循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）

最新推荐文章于 2025-04-25 18:05:37 发布
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分类专栏： ML
博客提及了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），并给出了相关介绍的链接。循环神经网络和长短期记忆网络在信息技术领域的人工智能方面有重要应用。

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RNN循环神经网络训练过程的MATLAB模拟仿真
qq_39605374的博客
09-09 448
在本文中，我们将使用MATLAB对RNN的训练过程进行模拟仿真。我们介绍了RNN的基本原理，并展示了如何使用MATLAB的神经网络工具箱构建和训练RNN模型。通过这个例子，你可以更好地理解RNN的训练过程，并在实际应用中进行相应的修改和扩展。在这个例子中，我们使用一个单层的RNN，包含10个隐藏单元。下面是一个简单的例子，展示了如何使用MATLAB模拟RNN的训练过程。训练完成后，我们可以使用训练好的RNN模型对新的数据进行预测。以下是一个简单的示例，展示了如何使用训练好的模型对新的输入序列进行分类。
基于MATLAB的RNN循环神经网络预测
2301_79326510的博客
09-13 613
基于MATLAB的RNN循环神经网络预测循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种强大的神经网络模型，适用于处理序列数据。在本文中，我们将使用MATLAB来构建一个RNN模型，并将其应用于时间序列数据的预测任务。首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个时间序列的数据集，其中包含了过去几个时间步的观测值。我们的目标是基于这些历史观测值，预测下一个时间步的数值。为了简化问题，我们假设我们的时间序列数据是一维的。 上述代码中，我们准备了一个简单的时间序列数据集，并将其划分为
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）讲解
fxb163的博客
10-01 4982
循环神经网络（RNN） 对于典型的深度神经网络（DNN），就是通过在输入层与输出层之间增加隐藏层来构建网络，如下图所示。 与DNN不同的是，循环神经网络（RNN）赋予了网络对前面的内容的一种“记忆功能”，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于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上...
机器学习与Tensorflow（5）——循环神经网络、长短时记忆网络
WUWEILINCX123890的博客
01-06 403
1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段数据之间的依赖关系 循环神经网络是一类允许节点连接成有向环的人工神经网络。如下图： 2.循...
循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
qq_33578950的博客
04-07 5308
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，它具有时间递归的结构，可以将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入。RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用。但是，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，这使得RNN在处理长序列时效果不佳。长短时记忆网络（LSTM）是一种改进的RNN，它能够解决RNN存在的梯度问题。LSTM引入了门控机制，可以选择性地忘记、保存或读取信息，使其在处理长序列时具有更好的表现。在本文中，我们将深入探讨RNN和LSTM的原理和实际应用，并提供代码示例。
深度学习十大算法之长短时记忆网络（LSTM）
第欧根尼的酒桶的博客
03-23 4249
长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的任务。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，其设计的初衷是为了解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失或爆炸问题。LSTM网络通过特殊的结构设计，能够在长期间隔内有效地保持信息，因此在处理具有长距离依赖的序列数据时表现出色。
2020-2-24 深度学习笔记10 - 序列建模：循环和递归网络 3（深度循环网络，递归神经网络，长期依赖的挑战，回声状态网络ESN）
weixin_42555985的博客
03-15 2444
第十章 序列建模：循环和递归网络 官网 2020-2-21 深度学习笔记10 - 序列建模：循环和递归网络 1（展开计算图，循环神经网络–经典 / 导师驱动 / 唯一单向量输出 / 基于上下文RNN建模） 2020-2-23 深度学习笔记10 - 序列建模：循环和递归网络 2（双向RNN，基于编码 - 解码的序列到序列结构–不等长输出序列，计算循环神经网络的梯度） 深度循环网络 大多数RNN中的计...
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）详解.html
08-23
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）循环神经网络（RNN）与长短期...
【神经网络】循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM
yuyueyuer的博客
04-09 1484
神经网络：循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）详解
最新发布
2402_84226753的博客
04-25 1608
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）详解
基于循环神经网络CNN+长短期记忆网络的锂离子电池SOC估计方法
07-05
2. **长短期记忆网络（LSTM）**：LSTM是循环神经网络（RNN）的一种变体，特别适合处理序列数据。电池的充放电过程具有明显的时序依赖性，LSTM能记住过去的上下文信息，避免了传统RNN的梯度消失问题。在本项目中，...
【人工智能基础08】循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：处理和预测序列数据
hiliang521的博客
08-04 1901
【人工智能基础四】循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
神经网络之循环神经网络及细节分析
weixin_30597269的博客
06-09 889
以下内容是个人参考网上的学习资料以及自己的理解进行总结的 1、循环神经网络的介绍具体看 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 深度神经网络无法利用数据中时间序列信息，循环神经网络应势而生。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据，它最擅长解决的问题是与时间序列相关的。它与CNN一样参数是共享的。 循环神经网络工作的关键点就是利用历史的...
循环神经网络解析
天然玩家的博客
10-06 1649
本文讲解卷积神经网络。 1
深度学习笔记之循环神经网络(六)长短期记忆神经网络(LSTM)
静静的学习就好
05-24 1374
上一节介绍了循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的反向传播过程，本节将针对RNN存在的梯度消失问题，介绍一种新的网络——长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)。
RNN之：LSTM 长短期记忆模型-结构-理论详解-及实战（Matlab向）
学术的尽头是分享，技术的尽头是开源
01-10 2051
LSTM 长短期记忆模型-结构-理论详解-万字讲稿-全网最细
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks, LSTM）
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06-05 2万+
如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂：
C++人工智能开发包：神经网络实现详解
weixin_32921023的博客
11-04 1386
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：C++是一种高效的编程语言，常用于人工智能和神经网络开发。本文详细探讨了C++人工智能开发包中的神经网络实现，包括核心概念和相关库（如TensorFlow、Caffe等）。介绍前向传播、反向传播、损失函数、优化器、激活函数、数据预处理以及模型训练与验证等关键点，以及如何利用这些概念来创建高度优化的神经网络模型，用于图像识别、自然语言处...
精准更新LSTM：长短期记忆循环神经网络原理详解
【标签】:"LSTM 循环神经网络 长短期记忆" 这些标签直接指向了文章的主体内容，即LSTM（长短期记忆网络），它的基础—循环神经网络（RNN），以及LSTM设计的核心目的—解决长期依赖问题。 【压缩包子文件的文件名称...
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