Notes for RNN

最新推荐文章于 2025-12-11 20:57:05 发布

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#机器学习

博主计划明日详细阐述RNN（循环神经网络）的算法结构，目前仅掌握了基本框架。此博主要探讨RNN如何处理序列数据及其在自然语言处理中的应用。

目前只是了解了一个结构框架，争取明天用自己的语言描述一下RNN的算法框架......

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Vector Jason

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[Paper Notes] Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder

Young, Simple, Naive

03-31

455

Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation Abstract 提出了Encoder-Decoder结构，包含两个RNN 其中一个将序列编码为固定长度的向量表示 Decoder将向量解码为目标序列两个RNN是联合训练的，训练目标是给定源序列的情况下，最大化目标序列的条件概率。在已有的log-linear翻译模型中使用Encoder-Decoder计算出来的条件概率

RNN 解锁音乐生成魔法：原理、实践、跨界创新，重塑音乐创作新格局

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！

12-31

1603

摘要：本文深挖 RNN 在音乐生成的奥秘。先详解运行原理，靠独特记忆机制处理精细数字化的音乐数据，预测音符；数学原理支撑模型训练优化。Python 实例展示实操流程，古典小曲生成凸显应用潜力。还探讨拓展优化、应对挑战之策，跨领域融合影视、VR 等创新应用，考量工程实践要点，深化行业应用并复盘案例，拓展评估体系，促跨学科合作，更瞻望新技术融合、生态建设与规范适配的未来。

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Notes for RNN and Decision Tree

Vectorln的博客

05-26

105

一些sharing

cs231n_2018_lecture10_notes_RNN基础

vahalla233的博客

02-28

310

这一章节就是主要围绕RNN（recurrent neural network）的概念和计算机视觉方面的应用了，由于我之前的工作都是为了图像的检测识别分类，知识侧重于经典的图像处理、经典的机器学习算法和卷积神经网络，对RNN的计算原理之类的没那么清晰（留坑，后面补上）。简要概括如下。 Vanilla Neural Network结构分类： Vanilla是常见的RNN之一，结构相对简单明了，主要...

Lee-ML-notes-RNN_LSTM

h1astro的博客

04-13

223

RNN LSTM 李宏毅机器学习课件截图简短的笔记 RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 RNN不一定传中间的，还可以将yty^tyt的权重传入到下一层此外...

cs231n_2018_lecture11_notes_rnn视觉应用

vahalla233的博客

03-06

320

这章节主要讲解RNN能在计算机视觉领域完成什么任务。目前为止好像都是以线性分类器作基础讲解神经网络的，具体实现比如网络最后一层有4096神经元而我们要做个10分类，那么需要添加10个神经元与前面的4096个神经元全连接，这样输出的10个数值看作是类别得分，分类的概念在之前讲过。但应用绝非局限于图像分类任务。这里就要介绍另外两个常见任务：检测detection和分割segmentation。展开...

DL notes 01：RNN/LSTM/GRU

十亩之间

02-14

277

线性计算单元组成的RNN结构是最简单的一种，我们以此为例来说明造成梯度消失和梯度爆炸的原因：上图为线性计算单元组成的RNN.依据上图，我们现假设存在一个RNN模型仅包含一个隐藏层，整个RNN模型关注的时间步数为3，H0H_{0}H0是隐藏层的初始状态，则可以用如下算式表示前向传播过程： H1=WXX1+WHH0+bH,O1=WOH1+bOH_{1} = W_{X}X_{1} + W_{H}H...

notes for datawhale summer camp chemistry task2

2301_81944256的博客

07-30

544

本次的任务是进一步了解 AI4Science 相关知识，然后使用深度学习的方法建模。你可以从中：了解一些相关历史、了解 SMILES 和分子指纹，并对 RDkit 工具包有更深的认识；探究深度学习方法如何建模化学中的序列问题。随着计算机技术的发展，将化学知识用计算机存储的方法也一直在发展和进步。

ANN, RNN和LSTM的通俗理解

Nina_ningning的博客

10-06

2439

深度学习，神经网络ANN，递归神经网络RNN，LSTM

Tensorflow2.0进阶学习-RNN生成音频 (十二)

赫凯的博客

07-14

858

Generate music with an RNN 啰哩啰嗦一大堆，要注意和的安装，可参照网上资料。下载数据看看下载数据有多大对MIDI文件进行处理再看看下载数据格式，是midi格式的文件，这个需要库来处理将其定义为实例，方便以后操作再定一个方法对数据进行播放，播放时长可以自定义在jupyter执行下面代码，会出现播放控件，可以播放里除了音乐还有一些音乐介绍数据打印打印出来的可以看成乐谱，有一些音符信息，有音高，有持续时间，还有步长将信息处理成模型可输入的格式也可以看一些音符信

CS20SI Tensorflow for Deeplearning PPT+NOTES

08-01

【标题】"CS20SI TensorFlow for Deep Learning PPT+NOTES" 提供的是一个关于使用TensorFlow进行深度学习研究的课程资料集合，涵盖了从Lecture 1到Lecture 14的全部内容，包括课堂笔记和幻灯片。这个资源主要针对想...

肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析

huanghm88的专栏

12-11

147

摘要本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo

机器学习进阶＜4＞探索数据中的物以类聚——直观理解k-均值聚类算法

2303_77568009的博客

12-09

651

这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。

机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统

2303_77568009的博客

12-09

1209

这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。

机器学习基础（线性，逻辑回归）

lyx2870657588的博客

12-11

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本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。

机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介

TracyCoder的博客

12-11

391

本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）

Conan-embedding整理

最新发布

kexin197的博客

12-11

619

本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。

小白从零开始勇闯人工智能：机器学习初级篇(pandas库)

m0_52496416的博客

12-09

886

在上一篇文章中，我们学习了Python科学计算的核心库Numpy，在本章中我们将学习机器学习中负责数据处理和分析的Pandas库。Pandas是一个用Python编写的数据分析库，可以轻松处理数百万行数据，是AI工程师最常用的工具。

第二届机器学习、计算智能与模式识别国际学术会议（MLCIPR 2025）

2503_93659005的博客

12-08

753

摘要： 2025年12月19-21日，MLCIPR2025国际会议将在南京举办，聚焦机器学习（ML）、计算智能（CI）与模式识别（PR）的融合与创新。会议涵盖技术架构解析（如监督学习、进化算法）、工程实践（基于CNN的工业缺陷检测、遗传算法优化XGBoost）及前沿趋势（小样本学习、多模态识别）。核心议题包括算法轻量化、可解释性提升及云边协同部署，旨在推动人工智能从理论到应用的转化。官网：https://ais.cn/u/IRfYJf。欢迎投稿与交流，共促技术发展与国际合作。

rnn-lstm音乐

06-05

### RNN和LSTM在音乐生成中的应用与实现 #### RNN在音乐生成中的优势循环神经网络（RNN）因其能够捕捉时序数据的特性，在音乐生成领域具有显著优势。音乐本质上是一种时间序列数据，RNN通过其内部状态记忆机制，可以学习并生成符合音乐规律的旋律[^1]。然而，标准RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了其对长时间依赖关系的学习能力。 #### LSTM改进与长期依赖建模为了克服标准RNN的局限性，长短期记忆网络（LSTM）被引入到音乐生成任务中。LSTM通过增加记忆单元和多个门控机制（遗忘门、输入门、输出门等），能够有效控制信息的流动与保留，从而解决长时间序列中的依赖问题[^2]。这种特性使得LSTM非常适合处理复杂的音乐结构，例如和弦变化、节奏模式以及旋律发展。 #### 音乐生成的具体实现流程以下是一个基于LSTM的音乐生成系统的具体实现步骤： 1. **数据预处理** 使用Python脚本加载并预处理音乐数据。例如，从MIDI文件中提取音符序列，并将其转换为适合神经网络训练的格式。代码示例如下： ```python import pickle def produce(): with open('data/notes', 'rb') as filepath: notes = pickle.load(filepath) pitch_names = sorted(set(item for item in notes)) num_pitch = len(set(notes)) network_input, normalized_input = prepare_sequences(notes, pitch_names, num_pitch) return network_input, normalized_input, pitch_names, num_pitch ``` 2. **模型构建与训练** 构建一个LSTM模型，并使用准备好的数据进行训练。模型定义如下： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout def network_model(input_data, num_pitch, weights_file): model = Sequential() model.add(LSTM(512, input_shape=(input_data.shape[1], input_data.shape[2]), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(LSTM(512)) model.add(Dense(num_pitch)) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') # 加载训练好的权重 model.load_weights(weights_file) return model ``` 3. **音乐生成与保存** 利用训练好的模型生成新的音乐序列，并将其保存为MIDI文件。代码示例如下： ```python def produce_notes(model, network_input, pitch_names, num_pitch): start = numpy.random.randint(0, len(network_input)-1) pattern = network_input[start] prediction_output = [] for note_index in range(500): # 生成500个音符 prediction_input = numpy.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1)) prediction = model.predict(prediction_input, verbose=0) index = numpy.argmax(prediction) result = pitch_names[index] prediction_output.append(result) pattern = numpy.append(pattern, index) pattern = pattern[1:len(pattern)] return prediction_output def create_music(prediction_output): offset = 0 output_notes = [] for pattern in prediction_output: if ('.' in pattern) or pattern.isdigit(): notes_in_chord = pattern.split('.') notes = [] for current_note in notes_in_chord: new_note = note.Note(int(current_note)) new_note.storedInstrument = instrument.Piano() notes.append(new_note) new_chord = chord.Chord(notes) new_chord.offset = offset output_notes.append(new_chord) else: new_note = note.Note(pattern) new_note.offset = offset new_note.storedInstrument = instrument.Piano() output_notes.append(new_note) offset += 0.5 midi_stream = stream.Stream(output_notes) midi_stream.write('midi', fp='output.mid') ``` #### 技术挑战与优化方向尽管LSTM在音乐生成中表现出色，但仍面临一些挑战，如生成结果可能缺乏多样性或过于机械化。为解决这些问题，可以尝试以下方法： - 引入注意力机制以增强模型对特定时间点的关注。 - 结合变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）以提升生成音乐的艺术性和多样性[^3]。 #### 总结 RNN和LSTM在音乐生成中的应用展现了强大的潜力，尤其是在捕捉音乐旋律的时序相关性和长期依赖关系方面。通过合理设计模型架构和优化算法，可以进一步提高生成音乐的质量和艺术价值。