Notes for RNN

最新推荐文章于 2025-12-09 22:34:00 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 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...
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 1197
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
12-09 581
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。
机器学习赋能软件缺陷预测：从特征工程到模型优化
2501_94471289的博客
12-05 604
本文探讨机器学习在软件缺陷预测中的变革性应用。研究表明，组合代码复杂度、开发过程和项目上下文等特征可提升预测准确率37%。XGBoost和图神经网络等模型展现出卓越性能，其中GNN模型误报率仅12%。通过增量学习、可解释性技术和端到端流水线构建，企业可实现测试人力成本降低28%、缺陷逃逸率下降63%的效果。尽管面临数据隐私、概念漂移等挑战，联邦学习和多模态学习等前沿技术正推动缺陷预测向智能化方向发展，实现从被动检测到主动预防的质变。
小白从零开始勇闯人工智能：机器学习初级篇(pandas库)
最新发布
m0_52496416的博客
12-09 877
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 1158
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。
【52】均值漂移（MeanShift）算法原理解析与代码实现
Try_再努力一点
12-05 1281
本文系统解析均值漂移（MeanShift）算法，从“沿密度上升寻聚类”的核心逻辑切入，推导基础运算公式与核函数改进版，结合聚类、图像分割等典型应用，拆解完整运算步骤，帮助理解其原理与实践价值。均值漂移是一种直观且强大的密度聚类算法，从“漂移找密度极点”的核心逻辑出发，通过公式推导与核函数改进，解决了等权值的缺陷，广泛应用于聚类、图像分割、目标跟踪等领域。理解其原理与步骤，能更好地将其应用于实际问题中。
机器学习之心程序和数据清单
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-06 216
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惰性学习：延迟决策的机器学习范式
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-06 1072
惰性学习是一种以空间（存储所有数据）换时间（延迟建模）、以预测阶段的计算成本换取模型高度灵活性的机器学习哲学。它迫使我们将“学习”的定义从“提取全局模式”拓宽到“在查询时进行有针对性的局部概括”。尽管面临计算效率和维度灾难的经典挑战，但其核心思想——通过相似性检索和局部建模进行推理——在深度表示学习、少样本学习等前沿领域得到了重新诠释和强化。理解惰性学习，不仅是掌握了一类重要算法，更是获得了一个审视机器学习问题多样性的关键视角：有时，最“懒惰”的策略反而是最适应复杂现实的选择。
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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