利用RNN及实现字母预测

最新推荐文章于 2024-01-27 21:02:27 发布
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分类专栏： 深度学习 深度学习实战代码40例 文章标签： 深度学习 tensorflow 神经网络 人工智能 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigData1994pb/article/details/123830121
本文介绍了如何利用RNN进行字母预测，详细讲解了RNN的原理，包括循环核的记忆机制，以及在TensorFlow中如何描述循环计算层。通过一个具体的字母预测案例，展示从数据编码到模型构建的全过程，最终实现高准确率的字母预测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RNN概述

由于有些数据是与时间序列相关，是可以根据上文预测出下文的。

循环核具有记忆力，通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取，

循环核的表示如上图所示， 我们可以设定记忆体的个数改变记忆容量，当记忆体的个数被指定输入Xt，输出Yt维度被指定，周围这些待训练参数的维度也就被限定了。记忆体内存储着每个时刻的状态信息ht，记忆体当前时刻存储的状态信息ht等于当前时刻的输入特征xt乘以矩阵Wxh,加上记忆体上一时刻存储的状态信息ht-1乘以矩阵Whh再加上偏置项bh，它们的和在经过tanh函数。当前时刻核的输出特征yt.记忆体内存储的状态信息ht乘以矩阵Why，再加上偏置by过softmax。其实这就是一层全连接。

  • 在前向传播时，记忆体内存储的转态信息ht，在每个时刻都被刷新，三个参数矩阵wxh，whh，why自始至终都是固定不变的。
  • 反向传播时：三个时拿出矩阵wxh，whh，why被梯度下降法更新

        按照时间步展开就是把循环核按照时间轴方向展开，可以表示为如

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ASR-端对端模型04：RNNT-SLP/Stateless【Rnn-T的预测网络中不用RNN层】【预测网络的最大作用似乎是阻止输出重复的建模单元，即可以控制＜blank＞标签的预测概率】
u013250861的博客
05-29 274
当文本-语音平行语料规模较大时，RNN-Transducer（RNNT）显著优于传统语音识别模型。但是对于低资源语言，RNNT经常会过拟合，并且不像传统ASR系统，无法利用额外的大规模文本语料。RNNT中的预测网络（prediction network）一般被认为类似于传统ASR模型的语言模型（Language Model，LM），但通过实验发现，使用文本语料预训练预测网络并不能带来提升。
RNN+CTC实现中文语音识别
AI天才研究院
09-15 1584
本文将基于RNN+CTC模型进行中文语音识别(ASR)，主要介绍了RNN及其变体、CTC、Beam search、Attention机制等相关理论知识和技巧，并详细介绍了基于这些理论的中文ASR模型的训练方法和实验结果。一、背景介绍二、基本概念与术语说明三、核心算法原理四、实验环境搭建五、模型结构及实验结果六、未来发展方向与挑战七、总结与展望内容简洁、生动；客观公正地阐述了研究背景和相关理论知识；描述清晰、准确、全面；包含模型图、训练数据集、实验结果图表；
RNN预测
weixin_46310125的博客
02-16 1437
RNN循环神经网络 实现文本预测 RNN原理： A -> Model -> B -> Model -> C -> … 所形成的句子[A, B, C, …] 先看结果： 预测 -> "不分开" 不分开 还知道多难 你心烦叫你也才有些天 别 爱着还是 说 外场米渐我知道 自己会太多走不走 一颗三废都不要我手 这样也和义 自己的受伤 让我刮 小用往 只要女生活能记不多...
Tensorflow2.0学习笔记-RNN字母预测
weixin_43115631的博客
01-12 646
字母预测 循环计算过程 输出abcde作为一个循环，根据输入的一个字母预测出下一个字母，例如a->b，e->a…，把abcde设置成12345的顺序，然后设置成独热码。 上图中为本次循环计算过程。 对应代码 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN import matplotlib.pyplot as plt import os input_
自己实现的最简单的RNN来预测下一个字母
Fight
11-25 4602
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import sys from datetime import datetime#预测下一个字母class Softmax: def predict(self, x): exp_scores = np.exp(x) return exp_scores / np.sum(exp
循环神经网络-预测连续字母
weixin_42863507的博客
05-28 913
1. 循环核：参数时间共享，循环层提取时间信息。 前向传播时：记忆体内存储的状态信息hth_tht​，在每个时刻都被刷新，三个参数矩阵Wxh,Whh,WhyW_{xh}, W_{hh}, W_hyWxh​,Whh​,Wh​y自始至终都是固定不变的。 反向传播时：三个参数矩阵Wxh,Whh,WhyW_{xh}, W_{hh}, W_{hy}Wxh​,Whh​,Why​被梯度下降法更新。 yt=softmax(htWhy+by)y_t=softmax(h_t W_{hy}+by)yt​=softmax(ht
DL with python(19)——tensorflow实现RNN字母预测
qq_36108664的博客
08-05 611
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第六讲第5,6节的内容，实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）输入1个字母预测下一个字母和输入4个字母预测下一个字母。 单字母预测 实现的思路很简单： （1）将abcde转换为独热码； （2）随机生成三个参数矩阵wxh，whh，why； （3）进行网络训练，依次输入字母对应的独热码，计算RNN的ht和yt，并输出结果，调整参数； （4）训练完毕，进行预测。 实现代码如下，还是按照神经网络“六步法”进行编
TensorFlow2.0笔记（六）——用RNN实现连续数据的预测
qq_40243295的博客
08-12 3002
1.循环核 有些数据与时间序列相关，是可以根据上文预测出下文的。通过脑记忆体（循环核）提取历史数据的特征，预测出接下来最可能发生的情况。 循环核（记忆体）：循环核具有记忆力，通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取。 循环核：可以设置记忆体的个数改变记忆容量。当记忆容量、输入xt、输出yt维度被指定，周围这些待训练参数的维度也就被限定了。 前向传播时：记忆体内存储着每个时刻的状态信息ht ，在每个时刻都被刷新，三个参数矩阵wxh、whh、why自始至终都是固定不变的。 反向传播时：三个参
利用RNN（lstm）生成文本【转】
zzb2760715357的博客
11-07 779
本文转载自：https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目，试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法。在知乎中找到这篇文章，具有很大的帮助作用，感谢作者为分享知识做出的努力。 学习目标定位 我主要重点在于理解文中连接所提供的在github上的project代码，一句句理解数据的预处理过程以及rnn网络...
基于Python TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器【100011344】
03-22
生成古体诗时，可以随机选择一个起始词汇或句子，然后利用RNN模型预测下一个最可能的词汇，依次进行，直至生成一首完整的诗。对于续写功能，我们提供已有的诗句作为模型的输入，模型会依据前文的语境继续生成后续的...
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04-03
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利用RNN对字符串进行预测（31）---《深度学习》
阿华Go，从现在开始的博客
11-27 2629
参考：https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/blob/master/lab-12-2-char-seq-rnn.py本篇博客我们参考Hunkim大佬的代码，实现对多个字符串进行预测，需要注意的是，这儿的sequence_length相同，即字符串的长度都是一样的，这儿，只是将批数据设置为3，然后进行，查看运行结果！#coding=utf-8
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m0_58586235的博客
03-19 1152
循环核，循环神经网络，如何用tf描述循环计算层，RNN实现输入一个字母预测下一个、输入四个连续字母预测下一个
RNN预测下一句文本简单示例
木下瞳的博客
01-27 672
因此，发展出了更复杂的变体，如LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Units），它们通过门控机制更好地保留长期依赖信息。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够通过其循环结构捕获序列内部的时间依赖性或顺序信息。在RNN中，每个时间步（timestep）的隐藏状态不仅取决于当前输入，还与上一时间步的隐藏状态有关。根据句子前半句的内容推理出后半部分的内容，这样的任务可以使用循环的方式来实现。具体代码如下，写了注释。
TensorFlow2.1入门学习笔记(15)——循环神经网络，顺序字母预测
Moon小木
06-23 467
个人博客：wyxogo.top 卷积就是特征提取器，通过卷积计算层提取空间信息，例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征，再把提取到的空间特征送入全连接网络，实现离散数据的分类。但是一些与时间相关的，只可以根据上文预测书下文来预测。通过不同时刻的参数共享，实现了对时间序列的信息提取。yt=softmax(htwhy+by)y_t = softmax(h_t w_{hy} + b_y)yt​=softmax(ht​why​+by​) ht=tanh(xtwxh+ht−1whh)h_t = tanh(x_t
RNN项目实战——文本输入与预测
xinxin的博客
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在本篇博客文章中，我们将使用pytorch搭建RNN模型来生成文本。
tensorflow深度学习之基于RNN的字母预测（多字母预测单字母）
一位安分的码农的博客
03-03 548
在tensorflow深度学习之描述循环计算层与循环计算过程（超详细）与tensorflow深度学习之基于RNN的字母预测（单字母预测单字母）中，我们已经学到了RNN的基本原理与单字母预测单字母。 下面，我们把时间核按时间步展开，连续输入多个字母预测下一个字母。 循环核按时间展开后的循环计算过程 运行结果 代码 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
Keras用LSTM字母顺序预测
不定时更新AI技术tensorflow实现方式，欢迎关注，有问题请私信我。
04-28 980
这个只是一个LSTM Demo，输入一个字母预测下一个字母。可扩展成数据预测、代码生成、聊天机器人等复杂应用。 import keras as K import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math alphabet = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' # 26 # 字符与序号对应的字典 c...
Java入门第38课——猜字母游戏之设计程序结构
Java学习博客
05-19 1865
问题 本案例需要实现猜字母游戏程序中的程序结构 方案 分析猜字母游戏可以看出，程序首先需要随机产生5个不同的字母作为需要猜测的结果，因此，可以先定义一个方法，以实现此功能；其次，每当玩家猜测一次后，程序需要将玩家录入的字符串和正确答案进行比较，统计正确的字符个数以及正确的位置个数，因此，也可以先定义一个方法，专用于实现比较功能。这样，就可以在main方法中调用...
nn.rnn 手写字母分类
最新发布
02-17
### 使用RNN实现手写字母分类 为了使用循环神经网络（RNN）对手写字母进行分类，可以遵循一系列特定的设计原则和技术细节。首先，了解数据集结构对于构建有效的模型至关重要。 #### 数据预处理 在准备阶段，需加载并标准化用于训练的数据集。通常情况下，手写字母图像会被转换成适合输入到RNN中的格式。这可能涉及调整大小、灰度化等操作[^1]。 ```python from keras.datasets import mnist import numpy as np def preprocess_data(): (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 归一化像素值至0-1之间 X_train = X_train.astype('float32') / 255. X_test = X_test.astype('float32') / 255. return (X_train, y_train), (X_test, y_test) ``` #### 构建RNN模型架构 接下来定义一个简单的RNN模型来处理这些序列化的图片帧。这里选用`SimpleRNN`作为核心组件之一，并加入必要的激活函数和其他辅助层以增强性能表现[^4]。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense, Flatten model = Sequential([ SimpleRNN(50, activation='relu', input_shape=(28, 28)), Dense(10, activation='softmax') ]) ``` 此配置意味着每张图像是由28×28个像素组成的矩阵；而第一个隐藏状态拥有50个节点。最后通过全连接层映射回十个类别标签上表示预测结果的概率分布[^2]。 #### 编译与拟合过程 完成上述设置之后就可以编译该模型了，在这个过程中指定了损失函数和优化器的选择标准。随后利用已有的训练集来进行迭代更新直至收敛达到预期精度水平[^3]。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) (X_train, y_train), _ = preprocess_data() history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_split=0.2) ``` 以上代码片段展示了如何创建一个简易版的手写字母识别系统原型。当然实际应用中还需要考虑更多因素比如正则化防止过拟合等问题[^5]。
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