cs231 循环神经网络RNN (计算图)

最新推荐文章于 2024-10-28 22:17:45 发布
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分类专栏： AI & Big Data案例实战课程
热烈祝贺Gavin大咖2024年北京航空航天大学两本新书《Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例》、《Transformer& Rasa 解密: 原理、源码及案例》出版发行
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/84192854
这篇博客深入探讨了cs231课程中关于循环神经网络（RNN）的计算图部分，强调了RNN如何通过时间序列处理信息，并在序列数据的学习和建模中发挥作用。文章以《Circle of Life》歌词为例，比喻生命旅程中的起伏变化，类比RNN在处理序列数据时的动态过程。

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cs231 循环神经网络RNN (计算图)

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cs231 RNN for image captioning(计算图)
大模型与Agent智能体
11-20 722
cs231   RNN for image captioning(计算图)      https://github.com/udacity/CVND---Image-Captioning-Project
循环神经网络RNN原理与代码实例讲解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
08-12 239
循环神经网络RNN原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 循环神经网络的起源与发展 1.1.1 早期的神经网络模型
2020-2-21 深度学习笔记10 - 序列建模：循环和递归网络 1（展开计算图，循环神经网络--经典 / 导师驱动 / 唯一单向量输出 / 基于上下文RNN建模）
weixin_42555985的博客
03-14 2008
第十章 序列建模：循环和递归网络 官网 循环神经网络（recurrent neural network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural ne...
CS231n——RNN
MargretWG的博客
08-01 1719
RNN的应用有很多： one to one:普通的神经网络结构，一个输入对应一个输出one to many: 将一幅图片输出一个句子，用于Image Captioningmany to one: 语句的情感分类，将一个句子分为积极还是消极的many to many:机器翻译以及视频分类（一个视频的类别由之前所有帧的函数得到） 一、RNN的定义 现在的状态ht由之前的状
斯坦福cs231n计算机视觉——RNN ， LSTM
Sousky的博客
12-05 783
Week9    12/03-12/09   第1部分学习任务： （1）掌握 RNN 和 LSTM 的基本知识 slides: lecture10（ https://github.com/sharedeeply/cs231n-camp/blob/master/slides/cs231n_2018_lecture10.pdf ） 观看视频 p21（ https://www.bilibili...
循环神经网络（RNN）算法详解
极光喵的博客
03-06 4826
原因很简单，思考一个问题，如果输入模型的数据有且仅有“hello”这一个信息的时候，模型能输出“world”的可能性微乎其微，因为语言的特点是只有结合上下文信息才能做出准确的预测。模型会输出一个概率分布，表示各个词作为下一个词的概率。（3）Bi-RNN（Bidirectional Recurrent Neural Network）：Bi-RNN 是一种能够同时考虑过去和未来的信息的 RNN 变体模型，它由两个RNN模块组成，一个是正向RNN，另一个是反向RNN，最终输出是正向和反向RNN输出的拼接。
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)
最新发布
一般路过底层打工人的博客
10-28 1837
介绍了RNN的分类、详细原理，推导了BPTT算法的实现，给出了RNN的实现代码案例。
全球名校课程作业分享系列(9)--斯坦福CS231n之RNN与计算机看图说话
寒小阳
02-12 4883
课程作业原地址：CS231n Assignment 3 作业及整理：@张礼俊 && @Molly && @寒小阳 时间：2018年2月。 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/79316411 1. 问题背景 在问题1里，我们要训练一个循环神经网络（Recurrent neural n...
时序数据采样、原始循环神经网络RNN、RNN梯度爆炸原因推导
八门金锁的技术博客
11-17 573
时序数据的采样 随机采样 每个样本是原始序列上任意截取的一段序列。相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。因此，我们无法用一个小批量最终时间步的隐藏状态来初始化下一个小批量的隐藏状态。在训练模型时，每次随机采样前都需要重新初始化隐藏状态。 相邻采样 相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置相毗邻。可以用一个小批量最终时间步的隐藏状态来初始化下一个小批量的隐藏状态，从而使下一个小批量的输出也取决于当前小批量的输入，并如此循环下去。这对实现循环神经网络造成了两方面影响：一方面， 在训练模型时，我们只需
CS231n:循环神经网络
solvit的博客
07-18 207
文章目录
CS231 卷积神经网络(中文版,带书签)
05-07
CS231 卷积神经网络(中文版,带书签), 整理 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884， 部分小节自己翻译。
【2017CS231n】第十讲：循环神经网络（RNN）
poulang5786的博客
06-12 3861
一.RNN    最左边是Vanilla前馈网络，固定尺寸的输入，给出单一的输出结果。    对来说RNN我们有一对多的模型，固定的输入对象，输出是可变长度的序列（例如一段描述，不同的描述对应不同的单词数量，所以需要可变的输出长度）。    多对一模型，输入的尺寸是可变的，例如输入一段文字，输出情感的分析（积极或消极）；或者输入是一个视频，帧数是可变量，输入的视频有可变的时间，最后输出判断视频发生...
CS231n李飞飞计算机视觉 循环神经网络
清风吹斜阳
02-27 538
循环神经网络 循环神经网络：Recurrent Nerual Network，简称RNN。 RNN可以有很多种结构，包括一对一的Vanilla网络，一对多的图像字幕，多对一的情感分类（处理一定数量的按顺序排列的词，然后试着把句子里的词，按正面和负面情感分类），多对多的机器翻译（将一个序列翻译成另一个序列）、视频分类。 RNN例子 RN有其自己内部的状态，但是在每个时间点接收内容，...
20170326#cs231n#11.Recurrent Neural Networks 循环神经网络RNN
LiuSpark
03-26 2145
主要参考资料简书——[译] 理解 LSTM 网络 csdn——循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 cs231n RNN PPTRNNkarpathy/min-char-rnn.py https://gist.github.com/karpathy/d4dee566867f8291f086 图片转文字描述CNN→RNN把CNN最后的分类器去掉，然后
cs231n-RNN
yuki___的博客
07-26 277
最后权重W的gradient是所有支路gradient的和 encod和decode的过程 https://blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/80572098
CS231n 2022笔记- RNN
iwill323的博客
08-22 543
CS231n 2022PPT RNN部分
CS231n笔记十：循环神经网络
weixin_55953478的博客
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一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇
郝伟老师的博客——大数据、并行计算与人工智能时代
06-16 612
文章目录神经网络基础为什么需要RNN（循环神经网络）RNN结构总结 转载来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905 神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下： 将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ 为什么需要RNN（循环神经网络） 他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入
cs231学习笔记一 图像识别与KNN
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06-17 6424
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CS231N深度学习课程笔记精粹
- 循环神经网络（RNN）的原理和应用，特别强调了时间序列数据的处理。 - 图像字幕生成的应用，这是一个结合计算机视觉和自然语言处理的前沿技术。 - 长短时记忆网络（LSTM）作为RNN的一种变体，用于解决传统RNN...
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