Pytorch学习记录（十三）：循环神经网络（（Recurrent Neural Network）

最新推荐文章于 2024-09-27 07:30:00 发布
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分类专栏： pytorch 深度学习 文章标签： python
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循环神经网络(RNN)是一种能处理序列数据的深度学习模型，其核心特点是利用记忆单元保存先前状态，结合当前输入进行计算。通过网络结构，RNN能够捕捉序列中的时间依赖性，但顺序变化会影响输出，因为记忆单元的内容会随输入序列顺序改变。理解RNN的工作方式对于序列预测和自然语言处理等任务至关重要。

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循环神经网络的基本结构

循环神经网络的基本结构特别简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。
使用一个简单的两层网络作为示范，在它的基础上扩充为循环神经网络的结构，
在这里插入图片描述
可以看到网络在输入的时候会联合记忆单元一起作为输入，网络不仅输出结果，还会将结果保存到记忆单元中。
输入序列的顺序改变，会改变网络的输出结果，这是因为记忆单元的存在，使得两个序列在顺序改变之后记忆单元中的元素也改变了，所以会影响最终的输出结果。

PyTorch笔记 - Recurrent Neural Network(RNN) 循环神经网络
AGI
08-16 663
机器翻译：sequence to sequence，AED，Attention Based Encoder-Decoder。诗歌生成任务：one -> many。情感分类任务：many -> one。RNN - PyTorch函数。输入：input和h_0，
循环神经网络 (Recurrent Neural Network)
AI天才研究院
09-18 1118
循环神经网络 (Recurrent Neural Network) 关键词： 循环神经网络 (RNN) 序列处理 长期依赖问题 梯度消失/爆炸问题 长短记忆网络 (LSTM)
PyTorch 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)
m0_60105488的博客
07-22 290
循环神经网络是一种面向深度学习的算法，它遵循顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都是独立于所有其他层的。这些类型的神经网络被称为循环的，因为他们执行数学计算的顺序方式完成一个又一个任务。本文主要介绍PyTorch 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)。 原文地址：PyTorch 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) ...
莫烦pytorch学习笔记（十二）——循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）
liuhongkai111的博客
08-03 1117
高级神经网络结构——循环神经网络RNN 序列数据 我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3. 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据. 每次使用的神经网络都是同一个 NN. 不过这些数据是有关联 顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A要比酱料 B 早放, 不然就串味了. 所以普通的神经网络结构并不能让 ...
【PyTorch】循环神经网络/Recurrent Neural Network（RNN）
积流成河
04-16 510
1 模型描述 用PyTorch实现循环神经网络，主要手段是使用nn.modual构建RNN类 解决的问题是手写数据MNIST分类 RNN模型结构中还需要调用nn.LSTM模型， 2 具体代码 # recurrent neural network import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration device
【神经网络和深度学习】—— 从理论到实践深入理解RNN（Recurrent Neural Network） 基于Pytorch实现
凝望，划过星空的博客
04-05 620
文章目录一、RNN的理论部分1.1 Why Recurrent Neural Network1.2 RNN 的工作原理解析1.2.1 数据的定义部分1.2.2 RNN 的具体运算过程1.2.3 几种不同类型的 RNN二、基于Pytorch的RNN实践部分2.1 在Pytorch里面对 RNN 输入参数的认识2.2 nn.RNN 里面的 forward 方法：Example：利用RNN进行时间序列的...
PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN】
AAI666666的博客
02-10 3271
注：RNN既用于表达循环神经网络这一类网络，也用于表达标准RNN模块。
【DL学习笔记】3：循环神经网络(Recurrent Neural Network)
01-20
如对文字而言，PyTorch中没有对string的支持，所以要将其表示成数值形式，相应的方法就是Word Embedding。 通常将一个序列表示为[元素数、每个元素的向量长]的Tensor形式： [seq_len, feature_len] [seq\_len, \ ...
本文选取两个经典的计算机视觉算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
AI天才研究院
08-15 1463
人工智能和计算机视觉已经成为今天信息时代的新舞台。越来越多的研究人员、工程师和科技公司都在致力于利用机器学习、深度学习技术，解决深度学习领域中的图像识别、目标检测、语音识别等关键任务。PyTorch是目前最流行的Python机器学习框架，它允许开发者高效地构建、训练和部署各种深度学习模型。本文将基于PyTorch实现一些高级计算机视觉算法，帮助读者了解机器学习和深度学习技术。理解深度学习的基本概念；熟练使用PyTorch进行深度学习编程；了解深度学习模型的设计方法、调优过程及其收敛性；
【深度学习基础模型】双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks, BiRNN）详细理解并附实现代码。
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985小水博的摸鱼日常
09-27 1652
（Bidirectional Recurrent Neural Networks, BiRNN）学习笔记！
Pytorch与深度学习 —— 5. 什么是循环神经网络（Recurrent Neural Network）
老程的技术笔记
09-03 1514
文章目录什么是循环神经网络循环神经网络的应用准备数据构建网络模型测试结果 什么是循环神经网络 循环神经网络的应用 准备数据 构建网络模型 测试结果
循环神经网络
ZongXS的博客
07-04 462
循环神经网络循环神经网络的基本结构存在的问题 循环神经网络的基本结构 通俗讲，循环神经网络的结构就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。使用一个简单的两层网络示范，如下图：图中，我们可以看到网络在输入的时候会联合记忆单元一起作为输入，其中，网络不仅输出结果，还会将结果保存到记忆单元中。上图就是一个最简单的循环神经网络在一次输入时的结构示意图。可以发现，输入序列的顺序改变，网络输出的结果也会随之改变，这是因为记忆单元的存在，使得两个序列在顺序改变之后记忆单元中的元素
RNN经典神经网络模型
weixin_40130025的博客
03-19 3223
一、RNN介绍 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外，还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性，因为它没有记忆能力，所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。 此外，我们在做语音识别或机器翻译的时候，输入和输出的数据都是不定长的，而前馈神经网络
莫烦pytorch 什么是循环神经网络（Recurrent Neural Network）
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RNN的用途 上图说明，对于预测，顺序排列是多么重要。我们可以预测下一个按照一定顺序排列的字，但是打乱顺序，我们就没办法分析自己到底在说什么了。 序列数据 我们想象现在有一组序列数据data 0,1,2,3.在当预测results0的时候，我们基于的是data0，同样在预测其他数据的时候，我们也都只单单基于单个的数据。每次使用的神经网络都是同一个NN。不过这些数据是有关联顺序的，就像在厨房做菜...
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PyTorch 学习笔记（十一）：循环神经网络（RNN）
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09-02 4682
对于人类而言，以前见过的事物会在脑海中留下记忆，虽然随后记忆会慢慢消失，但是每当经过提醒，人们往往可以重拾记忆。在神经网络中也是一样，之前介绍的CNN模型都是与时间序列无关的模型，它有明显的局限性，就是只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。所以接下来要介绍一种在序列问题和自然语言处理等领...
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使用PyTorch实现递归神经网络：SPINN模型解析
不同于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network）线性处理序列，递归神经网络通过树形结构对输入序列进行建模，每个节点代表一个词汇或短语，其隐藏状态是子树的表示。这种设计允许RNN更好地理解和处理复杂的...
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