深度学习的基础 - 回归神经网络简介

最新推荐文章于 2025-07-12 23:18:08 发布
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分类专栏： 人工智能,自然语言处理,理解,推理,Chatbot 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LuoXianXion/article/details/88901888
本文介绍了回归神经网络（RNN），一种擅长处理序列数据的网络。RNN通过循环神经元存储先前输入状态，以理解连续输入之间的关系。讨论了RNN在情绪分析、图像字幕和语言翻译等任务中的应用，以及反向传播在RNN中的工作原理。还提到了RNN在处理长期依赖时的消失梯度问题，并介绍了LSTM和GRU作为解决方案。

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

介绍

让我打开这篇文章，提出一个问题 - “工作中爱我们深入学习”，这对你有意义吗？不是真的 - 读这篇文章 - “我们喜欢深度学习”。完美感！这句话中的一点混乱使句子语无伦次。那么，我们能期望神经网络能够理解它吗？并不是的！如果人类大脑对它的含义感到困惑，我相信神经网络将很难解读这样的文本。

在日常生活中有多个这样的任务，当他们的序列受到干扰时会完全被打乱。例如，我们之前看到的语言 - 单词序列定义了它们的含义，时间序列数据 - 时间定义事件的发生，基因组序列的数据 - 每个序列具有不同的含义。存在多种这样的情况，其中信息序列确定事件本身。如果我们试图将这些数据用于任何合理的输出，我们需要一个能够访问一些关于数据的先验知识的网络来完全理解它。因此，循环神经网络发挥作用。

 

目录

  1. 需要处理序列的神经网络
  2. 什么是递归神经网络（RNN）？
  3. 详细了解复发神经元
  4. Excel中复发神经元的前向传播
  5. RNN中的反向传播（BPTT）
  6. 在Keras实施RNN
    7. <
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回归神经网络RNN（Recurrent Neural network）
mafeiyu80的博客
05-18 7795
RNN不同于前馈神经网络，被认为具有记忆能力。其输入被看作一个序列，形如xt(x1,x2,x3...)x_t(x1, x2, x3 ...)其数学模型如下： ht=h(W1ht−1+W2xt+b1)h_t = h(W_1h_{t-1} + W_2x_t + b_1) yt=f(W3ht+b2)y_t = f(W_3h_t + b_2) 这里hth_t表示在t时的状态，yty_t表示在t时的输
深度神经网络回归_深度神经网络
cunzai1985的博客
09-22 5762
深度神经网络回归 深度神经网络 (Deep Neural Networks) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 A deep neural network (DNN) is an ANN with multiple hidden layers between the input and output...
神经网络入门之线性回归
SpadgerZ的博客
06-27 1708
转载自chen_h的翻译 点击打开链接 原文Peter's Notes 神经网络入门之线性回归 该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。 这篇教程中的代码是由 Python 2 IPython Notebook产生的，在教程的最后，我会给出全部代码的链接，帮助学习。神经网络中有关矩阵的运算我们采用NumPy来构建，画图使用Matpl
深度学习 最简单的神经网络 线性回归网络
最新发布
Made In SQL
07-12 684
线性回归网络是最简单的神经网络形式，本质上是一个单层感知器。
深度神经网络回归问题,深度神经网络回归模型
wenangou的博客
09-02 2917
目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：1.深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；
浅析深度学习（一）线性回归神经网络
qianzhipeng123的博客
01-11 440
任务：通过自己建立数据，分析loss，做出基本拟合图像的直线一.引入包 矩阵，画图，随机数二.创建函数--拟设数据。
深度学习——线性神经网络（一、线性回归）
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10-03 2000
介绍神经网络的整个训练过程，包括定义简单的神经网络架构，数据处理，指定损失函数和如何训练模型。
[Python人工智能] 二.theano实现回归神经网络分析
杨秀璋的专栏
05-21 9978
从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念，同时讲解Theano库的安装过程及基础用法，主要结合 "莫烦大神" 的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~同时推荐前面作者另外三个Python系列文章。从2014年开始，作者主...
深度神经网络
09-10 2万+
前2天看到新闻说，用微软用深度神经网络大幅度提高了语言识别的正确率 http://research.microsoft.com/en-us/news/features/speechrecognition-082911.aspx 于是对深度学习有了兴趣，由于没看过微软的文章，所
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前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结合TensorFlowKeras接口，加以深度学习回归的详细介绍与代码实战。和上述博客类似，本文第二部分为代码的分解介绍，第三部分为完整代码。
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Liu Feng's Blog
11-07 1893
文章目录pytorch学习（六）——线性回归网络一、导入相关模块儿（主要是torch相关的内容）二、生成数据（数据+噪声）三、构建网络模型（继承tensor.nn中的模型类）四、定义模型（网络模型、代价函数与优化器）五、查看模型参数（并非必要）六、模型训练七、绘图查看 pytorch学习（六）——线性回归网络 说明：这篇博客主要是pytorch实现线性回归模型，可以非常清晰地看清在pytorch之中进行模型训练的步骤和方式，相关代码 一、导入相关模块儿（主要是torch相关的内容） import numpy
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matlab 编写的BP神经网络，用于分类和回归
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深度学习是一种特殊的机器学习方法，它通过多层的神经网络结构来提取数据的特征，并在多个层次上进行学习。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。 **压缩包子文件的文件名称列表** ...
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