RNN/LSTM记录

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分类专栏： 机器学习很重要 文章标签： RNN lstm
于 2019-11-07 21:26:37 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TTTree_/article/details/102963225
该博客记录了一些关于RNN和LSTM看过的不错文章，包含LSTM结构详解以及循环神经网络（RNN）浅析等内容，聚焦信息技术领域的神经网络知识。

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RNN和LSTM
fuermolei的博客
08-02 5900
rnn 循环神经网络，(Recurrent Neural Network) 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。在全连接神经网络或者卷积神经网络中，都素hi从输入层到隐藏层再到输出层的，层与层之间都的全连接的，但每层之间的结点是无连接的。这就导致当前神经元没有前一个的记忆。而RNN的隐藏层之间的结点是有连接的，RNN的当前隐藏的输入包含输入层的输出和上一个隐藏层的输出。下图是一个单独的循...
文本分类-RNN-LSTM
u012374012的专栏
06-27 1109
本节介绍RNN和LSTM，并采用它们在电影评论数据集上实现文本分类，会涉及以下几个知识点。1. 词表构建：包括数据清洗，词频统计，词频截断，词表构建。2. 预训练词向量应用：下载并加载Glove的预训练embedding进行训练，主要是如何把词向量放到nn.embedding层中的权重。3. RNN及LSTM构建：涉及nn.RNN和nn.LSTM的使用。
RNN/LSTM
weixin_39326879的博客
08-27 274
RNN 在语音识别、自然语言处理、OCR中，输入的单个样本前后是有关联的，比如说，我/想/吃/香蕉，吃后面肯定要有个名词，动词后面不可能动词，所以说前面的词对后面的词的预测很重要，怎样表达出这种前后关联呢？ 普通的CNN\DNN本次的样本经过网络后的输出跟上一个样本的输入和输出都没有关系， 但是在RNN中，通过网络结构建立了这种联系； 总结来说： RNN的结构，就是某一隐层的输入，不光来自其上一层的输出，同时还以一定比例加上上一个样本对应隐层的值； 但是RNN存在一个问题，就是梯度消失。 什么是梯度消失
一文读懂RNN＆LSTM
最新发布
IT_GGMonster的博客
04-19 1625
在左边部分中，是神经网络的输入，是输入层到隐藏层之间的权重矩阵，是记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，是隐藏层到输出层之间的权重矩阵，是隐藏层的输出，同时也是要保存到记忆单元中，并与下一时刻的一起作为输入，是神经网络的输出。循环神经网络的记忆单元会保存时刻时循环层（既图中的隐藏层）的状态，并在时刻，将记忆单元的内容和时刻的输入一起给到循环层。要注意的是，在计算时，每一步使用的参数U 、 W 、 b U、W、bU、W、b都是一样的，也就是说每个步骤的参数都是共享的，这是RNN的重要特点，一定要牢记。
RNN-LSTM入门
weixin_34128534的博客
04-16 293
RNN-LSTM入门 Last Edited: Dec 02, 2018 10:20 PM Tags: 机器学习,论文阅读 RNN-Recurrent Neural Network 概念： 序列数据：简而言之，序列数据就是后面的数据与前面的数据相关的数据，例如上下文、时间序列等。 递归神经网络（RNN）：在基础神经网络中加入了环形结构，让神经元的输出信号返回继续作为输入信号，目的是让t时刻的输...
使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测
05-03
使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测： 数据集： tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据： Date Time：时间（日期是 日月年 的格式） p (mbar)：大气压 T (degC)：气温 rh (%)：湿度 使用循环神经...
RNN/LSTM初认识
weixin_43445142的博客
06-18 410
文章目录RNNRNN的结构RNN的特点变式与推导LSTMLSTM的结构LSTM的特点 RNN 用于处理序列信息，这里的序列是指单个个体之间有联系，比如说一句话（词汇之间互有联系），一个视频（有很多相关联的帧）。因为是重复地使用同一个网络，所以也被称为递归网络。 RNN的结构 x：输入 o：输出 s：隐藏层 U,V,M：权重矩阵 RNN的特点 上述的U,V,M是 变式与推导 原理分析代码变式可以参见这篇文章 你还没有看 ！！有空记录 https://zybuluo.com/hanbingtao/note/
RNN,LSTM和GPU
lichji2016的博客
09-19 703
文章目录前言一、RNN网络二、LSTM网络2.1.引入库2.2.读入数据三、GPU网络四、三者的异同及应用 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、RNN网络 二、LSTM网络 2.1.引入库 2.2.读入数据 三、GPU网络 提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处..
（python源码）基于深度神经网络RNN-LSTM的医学疾病预测算法实现
05-15
RNN（循环神经网络）及其变种LSTM（长短时记忆）在处理序列数据方面表现出色，特别适用于具有时间依赖性的数据，如医学记录中的患者病史、症状随时间的变化等。 算法原理 RNN-LSTM算法通过构建一个能够处理序列数据...
RNN与LSTM
smallflyingpig的专栏
12-18 1006
推荐资料 wiki:Long short-term memory RNN
（通俗易懂）RNN及LSTM
qq_43703185的博客
09-07 5748
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaojc1995/article/details/80572098 本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷感谢以下作者的分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blo
通俗易懂RNN和LSTM
qq_45805398的博客
03-11 2660
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN等等。
深度学习～循环神经网络RNN, LSTM
天狼啸月1990的博客
07-02 3228
problem：传统的深度神经网络输入信息没有顺序。比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将单词映射为词向量，然后输入到神经网络。但这种输入方式有一些问题，“我 爱 你”和“你 爱 我”在传统的神经网络中不能很好的识别。虽然，有人提出n-gram信息加入到输入层，比如fasttext，这在一定程度上解决了短句子单词间的顺序问题，但是这种方法也有一些弊端，就是我们无法捕获长句子的单词依赖！
【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 1887
【人工智能基础四】循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
第十章 循环神经网络RNN&LSTM
weixin_44063529的博客
08-21 1095
这篇文章详细介绍了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的原理与应用。首先，它解释了时间序列数据的表示方法，包括数值、图像和文字序列的表示。接着，文章深入探讨了RNN的工作原理，包括情感分析任务的优化和RNN单元结构的展开。此外，还讨论了梯度弥散和爆炸问题，并展示了如何解决这些问题。最后，文章重点介绍了LSTM的结构和优势，以及如何在PyTorch中实现LSTM，并提供了情感分类的实战案例。
RNN 之LSTM简介
何必浓墨重彩
10-19 2467
原理在查阅文章的开始只注重了使用CNN的SLAM的文献,后来注意到一些RNN的方法也可以借鉴,因此查阅了一下当前使用RNN做三维重建,SLAM等问题的文章,果然存在一些不错的文章. 所以这里介绍首先介绍一下LSTM的原理和方法. LSTM的出发点就二十为了解决RNN中梯度回传的问题:The vanishing gradient problem for RNNs，也就是后面时间的节点对于前面时间的
tensorflow速度复习-RNN/LSTM
cj1064789374的博客
03-06 171
#Tensorflow->RNN/LSTM import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #一、得到带标签的数据 mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)#载入数据集 n_inputs=28#输...
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