RNN和LSTM的理解

RNN与LSTM的理解
最新推荐文章于 2024-11-13 15:18:05 发布
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博客聚焦于对RNN和LSTM的理解，RNN和LSTM属于人工神经网络领域，在处理序列数据等方面有重要应用，理解它们有助于在相关信息技术场景中更好地运用。

LSTM算法基础总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
12-04 1万+
LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法，是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。所有RNN都具有神经网络的重复模块链的形式。 在标准的RNN中，该重复模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。
LSTM 优化之路
JPing的专栏
07-11 2万+
本文首发于滴滴云公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/H0AKuKn1XQDEa06jDm3Nug导读谈到神经网络，相信是当下比较火的一个词。它的发展不是一蹴而就，而是通过各代人的智慧，经过一次一次的优化，迭代才慢慢建立起当下的各种网络结构，从最简单的 MLP，到 CNN，RNN，再到增强网络，对抗网络。每一种网络结构的诞生，都是为了解决某一类特定场景的问题。本文中涉及的 ...
10.LSTM结构推导，为什么比RNN好
程序员养成日记
03-29 1262
推导forget gate，input gate，cell state，hidden information等的变化；因为LSTM有进有出且当前的cell information是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或爆炸。 ...
LSTM原理及实现（一）
weixin_44162104的博客
03-19 16万+
LSTM原理及实现 RNN LSTM 实现 RNN基本原理 前言 当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN（recurrent neural network，...
LSTM原理及keras接口
海渺的博客
11-27 757
本文基于Understanding-LSTMs进行概括整理，对LSTM进行一个简单的介绍 什么是LSTM LSTM(Long Short Term Memory networks)可以解决传统RNN的长期依赖(long-term dependencies)问题。它对传统RNN的隐层进行了结构上的改进。 LSTM的内部结构 这是传统的RNN的结构，内部有一个tanh层 LSTM和传统...
通俗易懂RNN和LSTM
qq_45805398的博客
03-11 2853
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN等等。
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM
热门推荐
结构之法 算法之道
05-06 34万+
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM 前言 提到LSTM，之前学过的同学可能最先想到的是ChristopherOlah的博文《理解LSTM网络》，这篇文章确实厉害，网上流传也相当之广，而且当你看过了网上很多关于LSTM的文章之后，你会发现这篇文章确实经典。不过呢，如果你是第一次看LSTM，则原文可能会给你带来不少障碍：...
精选资源
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip
11-04
本项目"RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip"包含了一个使用Matlab编写的RNN和LSTM模型，旨在帮助用户理解这两种网络的工作原理并进行实际应用。 1. **循环神经网络（RNN）**： - 基础原理：RNN是一种能够处理序列...
深入理解 RNN、LSTM 和 GRU：结构、参数与应用
qq_34941290的博客
11-13 1263
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是处理序列数据的核心模型。它们在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务中发挥着重要作用。RNN 是一种用于处理序列数据的神经网络架构。它通过循环连接将前一时间步的输出作为当前时间步的输入，从而能够记住之前的输入信息。RNN 在处理时间序列数据时表现出色，但在长序列上训练时容易遇到梯度消失和爆炸的问题。LSTM 是 RNN 的一种变体，旨在解决传统 RNN 的梯度消失问题。LSTM 引入了门控机制，通过遗忘门、输入门
精选资源
python手动实现RNN、LSTM、GRU.zip
09-14
总的来说，这个资源包提供了一个全面的学习路径，从理论到实践，帮助你深入理解和应用RNN、LSTM和GRU。通过手动实现和框架实现的对比，你将能够更好地掌握这些模型的核心思想，提升你的深度学习技能。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现
12-10
在Matlab中实现RNN-LSTM网络，首先需要理解其基本原理。RNN-LSTM的主要组成部分包括输入门、遗忘门、细胞状态和输出门。每个门都有其特定的作用，如输入门控制新信息的流入，遗忘门决定旧信息的丢弃，细胞状态负责...
LSTM原理图解
weixin_44901453的博客
04-08 5771
在解释LSTM原理前先来理解一下RNN的原理 RNN基本原理 原理简介 当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，文字的上下文是有一定的关联性的；时间序列数据，如连续几天的天气状况，当日的天气情况与过去的几天有某些联系；又比如语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN（recurrent neural netwo...
LSTM为什么比RNN好
cyz0202的博客
04-15 5639
来自知乎大佬Towser的回答，比较深刻，也加了点自己的注释，侵删 “LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和。（RNN反向...
SublimeText3自动补全python提示
make_progress的博客
09-21 1万+
1、SublimeText3下载地址 https://www.sublimetext.com/3 2、安装SublimeText3 3、安装SublimeCodeIntel (1)打开SublimeText3;(2)按快捷键“ctrl+p”，或者“Preferences->Package control”输入“Package Control: InstallPackage”;（3）输入“...
Python读取MIT-BIH数据中心电信号
make_progress的博客
11-04 8880
1、MIT-BIH心律异常数据库 MIT-BIH心律异常数据库是公认标准的心电图数据库，wfdb包可以解析出心电图数据，本文使用Python对心电数据进行了解析，并写出了自己的理解，请批评指正。也可以从github上下载作者写的工程github地址：https://github.com/MasonYyp/wfdb_ecg， 2、部分源代码 # 说明：不同版本的wfdb包，读取心电信号的方法可...
多元线性回归拟合公式
make_progress的博客
10-31 8694
安装和使用nltk
make_progress的博客
05-17 4768
1 安装nltk pip install nltk 2 离线安装数据集 在下载受到网络和网速的限制，无法在线安装。 （1）下载nltk_data包 github下载地址：https://github.com/nltk/nltk_data/tree/gh-pages 解压后，将nltk_data中的package重命名为nltk_data，nltk_data数据组成文件如下： chunkers grammars misc sentiment taggers corpora help model
sklearn中提取模型的权重和分割测试集与训练集
make_progress的博客
08-21 3740
1、获得权重 1）查看模型训练数据集的特征权重，利于分析模型对特征的偏好、调整模型参数、分析数据很重要。 2）例子如下： import xgboost as xgb def load_model(X_train, X_test, y_train, y_test): params = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'm...
python生成whl包
make_progress的博客
08-24 3565
1 在工程目录下建立setup.py 官方文档，请参见 https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html from setuptools import find_packages, setup setup( name='jieba_test', version='1.0.0', author="Mason", description="jieba test", packages=find_p...
RNN和lstm
最新发布
03-28
这是因为传统的RNN仅依靠简单的tanh激活函数无法有效存储时间跨度较大的信息，而LSTM通过精心设计的记忆单元和门控机制实现了这一点。 --- ### 应用场景比较 #### RNN的应用场景 尽管RNN在理论上适用于各种序列...
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