完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

最新推荐文章于 2024-07-03 16:11:23 发布
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备战数学建模49-深度学习之长短期记忆网络LSTM(RNN)(攻坚战14)
nuist_NJUPT的博客
09-16 5019
此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络预测时间序列数据。为了预测序列的未来时间步长的值，可以训练一个序列到序列回归LSTM网络，其中的响应是值移动了一个时间步长的训练序列。也就是说，在输入序列的每个时间步长，LSTM网络学习预测下一个时间步长的值。要预测未来多个时间点的值，请使用forectAndUpdateState函数一次预测一个时间点，并在每次预测时更新网络状态。阿里云盘分享。
【Seq2Seq】相关理论基础与RNN的相应变体
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
05-07 986
1. 发展历程 Seq2Seq在2014年顶会正式被提出，其中在同一年有两篇文章都用到了序列到序列，编码器解码器的方式实现机器翻译。其中GPU也在2014年被提出。 在2015年，针对Seq2Seq的一些问题，提出了注意力Attention机制，已经逐步开始爆发。 在2017年，谷歌发表了一篇Attention is All you need，将注意力机制推到了顶峰，其中也有学者用Self-Attention来替代cnn和Rnn 2. 基础理解 2.1 基础的神经网络 传统的单层神经网络，就是传入一个输出
【深度学习框架Keras】循环神经网络(SimpleRNN与LSTM)
bqw的博客
11-05 1万+
说明： 主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》 代码运行环境为kaggle中的kernels； 数据集IMDB需要手动添加； 循环神经网络和LSTM请参考：【深度学习】：循环神经网(RNN)、【深度学习】：长期依赖与LSTM # This Python 3 environment comes with many helpful analy...
数学建模常用模型06 ：时间序列预测
HaLosec_Wei
08-03 3万+
时间序列预测与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递，ARMA模型，周期模型，季节模型等 ARMA模型的全称是自回归移动平均(auto regression moving average)模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型，它又可细分为AR模型(auto regression model)、MA模型(moving average model)和ARMA模型(auto regress...
数学建模十大经典算法漫谈
热门推荐
结构之法 算法之道
01-29 4万+
数学建模十大算法漫谈作者:July  二零一一年一月二十九日本文参考：I、  细数二十世纪最伟大的十大算法 译者：JulyII、 本BLOG内 经典算法研究系列III、维基百科博主说明:1、此数学建模十大算法依据网上的一份榜单而写，本文对此十大算法作一一简单介绍。这只是一份榜单而已，数学建模中还有很多的算法，未一一囊括。欢迎读者提供更多的好的算法。2、此份榜单，只是初步阐述了此数学建模十大算法，日后，本人会于闲余之际，择其三、四，好好一一研究。3、在具体阐述每一算法的应用时，除了列出常见的应用之外，同时，还
神经网络模型用于数学建模
冷月无声的博客
04-26 3万+
1 神经网络简介 目录 1 神经网络简介 1.1 人工神经元结构 激活函数 ϕ(⋅ ） Matlab 中的激活（传递）函数 1.2 网络结构及工作方式 2 蠓虫分类问题与多层前馈网络 2.1 蠓虫分类问题 2.2 多层前馈网络 2.3 后向传播...
第一章节：完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
abcdef123456gg的博客
07-03 1083
本文主要讲了N vs N，N vs 1、1 vs N、N vs M四种经典的RNN模型，以及如何使用Attention结构。希望能对大家有所帮助。，写得非常好，推荐阅读。
图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
Bryan__的专栏
09-07 4307
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角，帮助初学者更好地入门。 一、从单层网络谈起 在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图： 输入是x，经过变换W
NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制
ZJQ的博客
08-16 1097
到这里，本文已经介绍了RNN循环神经网络的基本概念，seq2seq模型的基本概念及seq2seq中的注意力机制，希望能帮到大家。引用。
精选资源
RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译（pytorch）实现
12-22
本项目使用RNN（循环神经网络）与Attention机制结合实现Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型，以进行中英文之间的翻译。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供灵活的API来构建和训练复杂模型，这里我们将详细...
精选资源
NLP RNN 序列 seq2seq 讲解
02-22
Seq2seq 模型可以与 Attention 机制结合，实现高质量的机器翻译结果。 总结 Seq2seq 模型是一种强大的 NLP 模型，能够实现高质量的机器翻译、文本摘要、文本生成等结果。Seq2seq 模型的出现标志着 NLP 领域中的一...
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
实例QT程序 - QTableWidget 表格清空带控件的单元格
12-22
根据原作 https://pan.quark.cn/s/1e84cff99659 的源码改编 [TOC] QT QT基础与实例应用，基于书籍 QT5开发及实例 第4版 环境 Win10 Qt5.12.10 更多参见 QT基础与实例应用目录 希望我的文章对于大家有帮助，由于个人能力的局限性，文中可能存在一些问题，欢迎指正、补充！
基于Matlab开发的人脸识别考勤签到系统_该系统采用Matlab编程语言构建集成图形用户界面GUI设计支持通过输入全身照人脸图片进行自动化人脸检测与定位利用图像处理技术.zip
12-22
基于Matlab开发的人脸识别考勤签到系统_该系统采用Matlab编程语言构建集成图形用户界面GUI设计支持通过输入全身照人脸图片进行自动化人脸检测与定位利用图像处理技术.zip
PyTorch中基于RNN和Attention的Seq2Seq机器翻译模型
资源摘要信息:"在本项目中，我们将采用RNN（循环神经网络）与Attention机制来实现一个序列到序列（Seq2Seq）的中英文机器翻译模型，并使用PyTorch框架进行模型构建和训练。Seq2Seq模型的核心思想是将输入序列编码...
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