6 -- 循环神经网络(1)

最新推荐文章于 2025-12-05 17:26:41 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容缺失。深度学习是信息技术领域重要技术，在数据挖掘等方面有广泛应用。

机器学习----神经网络技术详解
qq_42538588的博客
08-01 4804
机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，它使计算机能够通过经验自动改进性能，而不需要明确编程。机器学习的核心在于从数据中提取模式和知识，从而使系统能够做出预测或决策。机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种主要类型。监督学习：在监督学习中，模型通过一组带标签的训练数据进行训练。训练过程的目标是使模型能够根据输入数据预测正确的标签。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的典型应用。
序列建模之循环和递归网络 - 循环神经网络篇
绎岚科技的博客
08-14 2204
在探索序列数据的深层规律时，循环神经网络（RNN）以其独特的设计思想成为了序列建模领域的中流砥柱。与传统的神经网络不同，RNN引入了循环结构，使得网络能够处理任意长度的序列数据，并在处理过程中保留对之前信息的记忆。这种设计使得RNN能够捕捉序列中的时间依赖性和动态变化，从而有效应用于自然语言处理、时间序列预测、语音识别等多个领域。通过训练，RNN能够学习到序列数据的内在规律和模式，进而对未来的数据进行预测或生成。
全面解读循环神经网络
hustqb的博客
06-13 1439
声明： 适用于对深度学习有一定了解，并想进一步了解RNN以及LSTM的朋友。 本文包括原理和应用，特别长，可以先收藏再慢慢看。 框架：TensorFlow RNN的发展、意义什么的都不讲了，全是硬知识。 参考文献： Understanding LSTM Networks TensorFlow官方文档 《安娜卡列尼娜》文本生成——利用TensorFlow构建LSTM模型 The Unreaso...
循环神经网络初识（1）
wuRDmemory
05-05 409
写在前面 最近学习了一些RNN的内容，但是由于笔者之前没有接触过这方面的知识，加之学完之后觉得RNN其实是一个复杂程度不输于CNN的模块，因此在阶段学习之外进行总结一下，也算是重新巩固一下相关的知识。   循环神经网络结构 传统的RNN RNN的提出很大程度上是为了长序列的检测问题，我们都知道，基于CNN的网络的输入一般都是一副当前的图像，对于一个序列而言，CNN的网络并不能很好的关联...
循环神经网络（RNN）+卷积神经网络（CNN）+深度神经网络+神经网络 （前世今生+爱恨纠缠）的关系
qq_33465047的博客
11-03 1956
•神经网络（先扯一下基本概念，不然说不清） 神经元是构成神经网络的最小单元，（就是下图，长这德行） ， 所谓神经网络结构就是指不同的神经元之间连接的结构，一个最简单的神经网络结构输出就是所有输入的加权和。输入的权重就是神经元的参数，神经网络的优化过程就是优化神经元中参数取值的过程。 •在深度学习（这个概念先不着急，看完你就明白这个概念了，），主要使用的非线性模型，前面介绍的输出为所有输...
循环神经网络1—RNN
RhineYu's Blog
03-14 906
这周在看循环神经网络，发现一个博客，里面的推导过程极其详细，借此记录重点 详细推导 强烈介意手推一遍，虽然可能会花一点时间，但便于理清思路。 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以作为语言模型来建模。 什么是语言模型？ 语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。 语言模型可以用在语音转文本（STT）上，也可以用在图像到文...
深度学习05-RNN循环神经网络
热门推荐
liaomin416100569的专栏
06-26 2万+
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有循环连接的神经网络结构，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时序数据分析等任务中。相较于传统神经网络，RNN的主要特点在于它可以处理序列数据，能够捕捉到序列中的时序信息。RNN的基本单元是一个循环单元（Recurrent Unit），它接收一个输入和一个来自上一个时间步的隐藏状态，并输出当前时间步的隐藏状态。在传统的RNN中，循环单元通常使用tanh或ReLU等激活函数。
深度学习-循环神经网络TensorFlow
LaoChen_ZeroonE
05-14 1552
深度学习-循环神经网络TensorFlow循环神经网络结构长短时记忆网络（LSTM）结构TensorFlow实现LSTM双向循环神经网络TensorFlow实现BiLSTM深层循环神经网络TensorFlow实现多层LSTM 循环神经网络结构 下图是一个典型的循环神经网络。循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层xt，还有一个循环的边来提供上一时刻的隐藏状态ht−1。在每一时刻，循环神经网络的模块A在读取了xt和ht−1之后会生成新的隐藏状态ht，并产生本时刻的输出ot。循环神经网络当前的状态ht是根据
深度学习原理-----循环神经网络（RNN、LSTM）
didiaopao的博客
09-01 9067
对循环神经网络中的RNN神经网络和LSTM神经网络进行了一个讲解，同时还从数学角度介绍了梯度消失出现的原因
循环神经网络--LSTM模型
m0_64592880的博客
09-26 5880
LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习和记忆长期依赖关系。LSTM。这些门控机制包括遗忘门、输入门和输出门，它们可以控制信息的流动，从而使得网络能够学习到长期依赖关系。
学习笔记--神经网络与深度学习之循环神经网络
qssssss79的博客
08-02 1538
全前馈神经网络，信息单向传递，网络易学习，但能力被减弱。网络输出只依赖于当前的输入。输入输出维数固定。循环神经网络，具有能力。其中的神经元可接收 其他神经元的信息和 本身的信息。输入输出可不固定。参数学习可通过随时间反向传播算法学习。输入序列较长时，错误信息向前传递过长，存在梯度爆炸和梯度消失问题，即长程依赖问题，一种有效的改进方式：门控机制。循环神经网络易拓展到更广义的记忆网络模型： 递归神经网络、 图网络。
精选资源
基于Bi-LSTM_Bi-GRU循环神经网络的锂电池SOC估计.pdf
09-25
"基于Bi-LSTM_Bi-GRU循环神经网络的锂电池SOC估计" 本文提出了一种基于Bi-LSTM和Bi-GRU循环神经网络的锂电池SOC估计方法，旨在解决锂电池SOC估计中的难题。该方法引入双向学习策略，基于双向长短期记忆循环神经网络...
第八讲续-卷积神经网络与循环神经网络的结合应用
09-07
本文档是一份关于深度学习系列课程资料，其中特别强调了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合应用，即第八讲的续篇。 深度学习是一种实现机器学习的技术，它通过构建深层的神经网络模型模拟人脑处理信息...
QRCNN-GRU卷积神经网络-门控循环单元分位数回归区间预测附Matlab完整源码
07-07
QRCNN-GRU卷积神经网络-门控循环单元分位数回归区间预测附Matlab完整源码 QRCNN-GRU卷积神经网络-门控循环单元分位数回归区间预测附Matlab完整源码 运行环境matlab2023及以上。 …………QRCNN-GRU训练集误差指标……...
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1375
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 901
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1165
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 727
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
最新发布
renjt01的博客
12-05 130
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
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