Notes for RNN

最新推荐文章于 2025-12-11 20:42:49 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......

 

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。
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 2440
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
07-14 859
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
12-11 160
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
12-09 656
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 1219
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）
最新发布
lyx2870657588的博客
12-11 1056
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
12-11 421
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）
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
12-08 757
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。
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 1045
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。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1164
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
rnn-lstm音乐
06-05
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_...
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