神经网络传送门

最新推荐文章于 2025-03-27 16:30:16 发布
最新推荐文章于 2025-03-27 16:30:16 发布
阅读量431 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习理论 神经网络
本文提供了两个关于神经网络实现的教程链接：一个是从头开始构建神经网络的详细指南，另一个是使用Python实现神经网络的具体步骤。这些资源对于希望深入了解神经网络工作原理及其实现细节的学习者非常有用。

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

传送门 http://blog.youkuaiyun.com/apyxa/article/details/51955967 text rnn

从头开始实现神经网络 http://python.jobbole.com/82208/

深度学习100例-循环神经网络（RNN）实现股票预测 | 第9天
“365天深度学习训练营”报名进行中～
02-27 2万+
文章目录一、前言二、RNN是什么三、准备工作1.设置GPU2.加载数据四、数据预处理1.归一化2.设置测试集训练集五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估 一、前言 今天是第9天，我们将开始RNN系列，完成股票开盘价格的预测，最后的R2可达到0.72，CNN系列后续我也会穿插更新 我的环境： 语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 往期精彩内容： 深度学习100例-卷积神经网络
概率神经网络的主要思想,神经网络随机数预测
xilao138的博客
09-17 1318
其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；，M)的均值，最小值，最大值和均方差。把fc替换回y，就有了整洁的微分方程：这样一来，想做出“一阶常微分方程&解”的成对数据集，只要生成一个f(x,c)，对c有解的那种，再找出它满足的微分方程F就可以了，比如：二阶常微分方程，和它的解二阶的原理，是从一阶那里扩展来的，只要把f(x,c)变成f(x,c1,c2) ，对c2有解。
神经网络（一）
weixin_43828944的博客
03-27 7050
神经网络基础知识、数学推导、代码
十 | 门控循环神经网络LSTM与GRU（附python演练）
ciwen8683的博客
11-23 2253
编辑 |安可出品 |磐创AI技术团队目录：门控循环神经网络简介长短期记忆网络（LSTM）门控制循环单元（GRU）TensorFlow实现LSTM和GRU参考文献一、 门控循环神经网络门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上...
一文看懂25个神经网络模型
刘炫320的博客
06-17 25万+
1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在
深度学习计算模型中“门函数（Gating Function）”的作用
张俊林的博客
04-21 5万+
本文通俗易懂地介绍了深度学习中“门函数”的主要作用及其在LSTM中是如何组合使用的。
卷积神经网络超详细介绍
热门推荐
呆呆的猫的博客
09-19 62万+
海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。
浅谈神经网络模型
小男孩儿的博客
03-27 1193
一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。
人工智能导论-神经网络
m0_73366745的博客
07-18 3237
本章主要介绍人工神经网络的基本概念，以及几种重要模型，包括“单层感知机、两层感知机、多层感知机”等。在此基础上，介绍两种重要的基础神经网络“Hopfield神经网络、BP神经网络”。最后，着重介绍了深度学习中最常用的“卷积神经网络”。类别内容优点局部感知采用卷积操作实现图像特征提取，具有“局部感知”力。模仿生物的视知觉机制，通过局部感知的方式处理图像。参数共享指某个特征图中的所有神经元使用相同的“权值和偏置”。l可大大减少模型的参数数量和运算时间，提升效率。
循环神经网络_门控和长短期记忆循环神经网络
weixin_39558391的博客
12-18 1923
长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络是循环神经网络的一个变体，可以有效地解决简单循环神经网络的梯度爆炸或消失问题。门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流行的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题....
神经网络 深度神经网络,边缘计算 神经网络
纸尿裤排行
10-05 2101
人工神经网络最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务。对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中，简单的人工节点，称作神经元（neurons），连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。人工神经 网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点，它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接，就像生物大脑中的突触一样，可以向其他神经元传输信号。人工神经元接收信号然后对其进行处理，并可以向与其相连的神经元发送信号。连接处的“信号”是一个实数，每个神经元的输出由其输入
机器学习之监督学习（三）神经网络
2301_79376014的博客
09-04 1729
神经网络入门必看宝藏文章
神经网络二分类输出概率,神经网络二分类预测
super67269的博客
09-16 2291
！支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的ATTBell实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearningTheory,简称SLT) 的实现和由于神经网络等较新兴的机器学
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-15
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
【python毕业设计】通用排课系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-15
对于学生端，核心需求在于能够轻松访问并管理自己的课程表[8]。学生需要能够方便地完成注册、登录，并查看专属于自己的课程详细信息，包括不限于时间、地点、教师等。系统应支持当课程表中任何课程时间发生变动，需要及时在系统内进行更新，保障课程信息的时效性。 教师端的功能需求主要集中在课程表的查看和管理。教师与学生一样，同样需要能够方便地查看自己的教学课表，了解课程时间、地点和相关学生班级信息。系统应允许教师接收课程安排的更新通知，并查看学生的出勤情况，以便及时跟进学生的课程进展。 管理员的功能需求主要集中在课程维护和用户管理。管理员负责管理用户的权限设置，包括教师和学生的账户管理。与此同时，管理员负责监控系统的性能和安全状态，并执行必要的系统升级和维护。管理员重点需要管理课程信息、班级信息，并进行教室分配和课程表生成，确保系统功能的正常运行，满足教师和学生的日常使用需求。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
循环神经网络的原理
06-12
<think>嗯，用户这次想了解循环神经网络的原理和工作方式。之前给出的引用资料都很详细，尤其引用[2]和[4]直接解释了RNN的循环结构特性。用户可能刚接触深度学习中的序列模型，需要最基础的形象化解释。从引用[2]那个经典示意图来看，RNN的核心就是"带循环的单元"，这个特征一定要用生活化的例子说明。比如人类阅读文字时大脑会记住前文，这种"记忆"概念最容易引发共鸣。注意到引用[3]提到的"RNN怎么来的"和"结构原理"应该是重点。技术解释需要避免数学轰炸，先强调"时间步展开"这个关键转换——把抽象循环转化成可训练的链式结构。引用[4]说的"捕捉时间依赖"是本质优势，但得说明白怎么实现的：其实就是让隐藏状态像传送带一样传递信息。公式部分要克制，只放最核心的更新方程。隐藏状态的公式$h_t=\tanh(W_{h}h_{t-1}+W_{x}x_t+b_h)$必须出现，这是理解信息融合的关键。权重共享的概念可以在解释公式时顺带提，这样代码示例里的循环结构就更易懂了。突然想到用户可能混淆"循环"和"递归"的区别。引用[1]里邱锡鹏的教材应该提过这点，需要补充说明：RNN的循环是时间维度的参数复用，不是函数自我调用。这个细节能避免初学者常见误解。代码演示选最简单的字符预测任务很合适。引用[3]末尾提到的"项目练手"提示我可以建议具体实践方向——不过用户当前问题聚焦原理，实践建议放在相关问题里更妥。</think> 循环神经网络（RNN）是一种专门处理**序列数据**（如文本、语音、时间序列）的神经网络。其核心原理是**通过循环连接引入“记忆”能力**，利用之前时间步的信息来影响当前输出。以下是其原理和工作方式的逐步解析： --- ### **一、核心原理** 1. **引入循环机制** - 传统神经网络（如全连接网络）将输入视为**独立样本**，无法捕捉序列中**前后元素的依赖关系**。 - RNN 通过在每个时间步 $t$ **保留隐藏状态 $h_t$**（可视为“记忆”）来存储历史信息，并将其传递给下一个时间步（如图示）[^2][^4]。 - **数学表示**： $$ h_t = \tanh(W_{h}h_{t-1} + W_{x}x_t + b_h) $$ $$ o_t = W_o h_t + b_o $$ 其中 $x_t$ 是当前输入，$h_t$ 是隐藏状态，$o_t$ 是输出，$W$ 和 $b$ 为共享的权重与偏置。 2. **参数共享** 所有时间步**共用同一组权重**（$W_h, W_x, W_o$），大大减少参数量并适应任意长度序列。 --- ### **二、工作流程（以文本生成为例）** 1. **初始化**：初始隐藏状态 $h_0$ 通常设为零向量。 2. **时间步迭代**： - **输入层**：接收当前时间步的输入 $x_t$（如词向量）。 - **隐藏层**：计算 $h_t = \tanh(W_{h}h_{t-1} + W_{x}x_t + b_h)$，融合当前输入与前一状态。 - **输出层**：生成预测 $o_t = W_o h_t + b_o$（如预测下一个词的概率分布）。 3. **循环传递**：$h_t$ 传递给时间步 $t+1$ 作为其历史记忆。 > **示例结构**：输入序列 $[x_1, x_2, x_3]$ > $$ > h_1 = \tanh(W_{h}h_0 + W_{x}x_1) \quad → \quad h_2 = \tanh(W_{h}h_1 + W_{x}x_2) \quad → \quad h_3 = \tanh(W_{h}h_2 + W_{x}x_3) > $$ --- ### **三、核心优势** 1. **处理变长序列**：循环结构适配任意长度输入。 2. **捕捉时序依赖**：如句子中 "猫" 后的词更可能是 "吃鱼" 而非 "游泳" [^4]。 --- ### **四、经典RNN的局限与改进** 1. **梯度消失/爆炸问题**：长序列训练时，梯度可能指数级衰减或增长，导致模型难以学习长期依赖（如段落首尾关系）[^3]。 2. **改进模型**： - **LSTM（长短期记忆）**：引入“门控机制”（输入门、遗忘门、输出门）选择性保留信息。 - **GRU（门控循环单元）**：简化LSTM，合并部分门控结构。 --- ### **五、代码示例（简易RNN前向传播）** ```python import numpy as np # 参数定义 input_size = 3 # 输入维度 hidden_size = 4 # 隐藏层维度 seq_length = 2 # 序列长度 # 初始化权重和输入 W_h = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) # 隐藏状态权重 W_x = np.random.randn(hidden_size, input_size) # 输入权重 h_prev = np.zeros((hidden_size, 1)) # 初始隐藏状态 inputs = [np.random.randn(input_size, 1) for _ in range(seq_length)] # 输入序列 # 前向传播 for x in inputs: h_next = np.tanh(np.dot(W_h, h_prev) + np.dot(W_x, x)) h_prev = h_next # 传递状态到下一步 print("Final hidden state:\n", h_next) ``` --- ### **六、应用场景** 1. **自然语言处理**：机器翻译（输入源语句，输出目标语句）、文本生成。 2. **时间序列预测**：股票价格、天气变化预测。 3. **语音识别**：将音频帧序列转换为文本。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值