神经网络传送门

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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。

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 1374
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 7138
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 2286
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...
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。
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
卷积神经网络超详细介绍
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呆呆的猫的博客
09-19 63万+
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 1314
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。
一文全览神经网络模型
算法进阶
10-20 7572
一、神经网络类别 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。 1.1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层开始输入，每层的神经元接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈（循环）。即任何层的输出都不会影响同级层，可用一个有向无环图表示。 常见的前馈神经网络包括卷积神经网络（CNN）、全连接神经网络（FCN)、生成对抗网络(GAN)等。 1.2 反馈神经网络 反馈神经网
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 1963
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 2156
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 1907
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 2333
！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
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
01-04
含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。
光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
最新发布
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
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。 ---
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