从RNN一步步通俗易懂T理解LSTM

最新推荐文章于 2024-08-31 17:54:41 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-31 17:54:41 发布 · 184 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/89894058?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/89894058?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
lstm:基于theano的LSTM-RNN用于轨迹预测
05-18
信息技术 用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。 相依性 python-2.7.12 平台 Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版 档案文件 文件 描述 更改 每次提交更改日志。 default.config 默认执行配置为dict字符串（纯文本）。 test.py 运行默认测试的演示脚本。 config.py 涉及配置处理的方法。 utils.py 实用程序方法，包括文件操作，断言，日志记录，交互... dump.py 预测结果转储和平移规则转储的方法。 lstm / __ init__.py lstm模块的初始化文件。 lstm / sampler.py Class Sampler设计用于跟踪样本的读取，加载，保存和更新。 lstm / model.py 实现网络的Class SocialLSTM 。 分辨率/跟
用鼠标模拟视线跟踪技术
henrybai的专栏--大亨利白--大码
07-01 5964
用鼠标模拟视线跟踪技术1 　引言随着计算机技术的迅猛发展，可用性工程作为一门跨计算机科学、心理学、人类工效学和工业设计等多门学科的应用领域，越来越受到人们的重视。目前网站可用性的研究已经成为可用性研究领域的一个热点。为提高和改进网站的可用性提出了诸多实用的可用性方法和技术，并且已经得到了广泛的应用。以用户为中心是可用性工程的灵魂，所以怎样获取用户的数据，以及怎样对这些数据进行分析，成为网站可用性方
Polygon-RNN++ （ 图像分割数据集自动标注）
红叶谷 wsp_1138886114的博客
09-16 7560
一、Polygon-RNN整体架构 1.1 CNN部分 1.2 RNN部分 一、Polygon-RNN整体架构 Polygon-RNN++（和之前的Polygon-RNN类似）： 使用了CNN（卷积神经网络）提取图像特征。 使用RNN（循环神经网络）解码多边形顶点。为了提高RNN的预测效果。 加入了注意力机制（attention）。 同时使用评估网络（eva...
TensorFlow中RNN实现的正确打开方式
热门推荐
周红伟讲AI
09-05 1万+
上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构，今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。 一些可能会踩的坑
多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制
CristianoC
04-24 5216
本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制，希望帮助初学者更好掌握且入门。 目录 RNN LSTM Seq2Seq 注意力机制 参考 RNN（递归神经网络） 我们知道人类并不是从零开始思考东西，就像你读这篇文章的时候，你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字，因为你的思想是...
Seq2Seq通俗易懂讲解
weixin_68485543的博客
07-18 783
探索语言的无限可能，Seq2Seq模型以其独特的编码器和解码器，将语言的转换艺术推向新高度，重塑了我们与机器交流的方式！
解密电商大促背后的智慧：LSTM与ARIMA模型的双剑合璧
小蒋聊技术
08-31 1961
举个例子，如果某东发现某款新推出的电子产品在促销前夕搜索量突然暴涨，虽然这个产品没有过去的销售记录，但LSTM模型可以结合用户对类似产品的行为模式、实时的市场反馈，迅速捕捉到这些变化，并预测这款产品在大促期间的需求会急剧上升。想象一下，如果预测不准确，备货不足，商品很快就卖光了，大量用户可能在促销期间买不到想要的商品，这不仅让用户失望，还会影响某东的品牌形象。这种情况就像我们看一部很长的电视剧，看得越久，前面的情节可能就越来越模糊，到最后有些关键的情节细节都忘了，影响了对整个剧情的理解。
（一）反向传播算法理解 （Back-Propagation）
大风车
09-16 4285
本文参考deeplearningbook.org一书第六章 6.5 Back-Propagation and Other Differentiation Algorithms 首先明确反向传播算法用来做什么：求梯度。 一、前向传播 foward propagation “反向传播算法”，其中反向 两个字顾名思义，先有一个前向的过程，才有反向一说。所以要搞懂反向传播之前，需先把前向传播弄清楚。简易地画了一个流程图如下：（图中的LOSS是一个实数值）。 上图中，前向传播路径是从输入到LOSS...
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
06-16 688
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
H5,鼠标轨迹追踪
qq_39579242的博客
07-26 1053
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title> ... </title> <meta charset="utf-8"/> <meta name="HSW" content=""> <meta n
第二届高校大数据比赛之鼠标轨迹识别
chizhu
07-18 5852
第二届高校大数据比赛之鼠标轨迹识别比赛地址http://bdc.saikr.com/c/cql/34541赛题鼠标轨迹识别当前广泛运用于多种人机验证产品中，不仅便于用户的理解记忆，而且极大增加了暴力破解难度。但攻击者可通过黑产工具产生类人轨迹批量操作以绕过检测，并在对抗过程中不断升级其伪造数据以持续绕过同样升级的检测技术。我们期望用机器学习算法来提高人机验证中各种机器行为的检出率，其中包括对抗过程中
按键精灵---大漠鼠标真实移动轨迹
weixin_49567506的博客
11-19 1万+
大漠鼠标真实移动轨迹 RealMove 500,200 Sub RealMove(x1,y1) Dim x, y, movernd, sudu, Delayrnd movernd = 5//每次移动抖动的随机距离 sudu = 3//每次移动的速度 Delayrnd = 4//每次移动的随机时间间隔 dm.GetCursorPos 真是移动当前x, 真是移动当前y If x1 = 真是移动当前x Then For y = 真是移动当前y T
【CVPR2020】无监督：VC RNN
qq_43257640的博客
06-03 666
无监督的视觉常识特征学习：VC RNN 文章来源：https://arxiv.org/pdf/2002.12204.pdf 作者先讲了一堆普通人可能没接触过的概念，看英文可能比较难看懂（其实就是贝叶斯网络的那一套） 直接看作者中文解释吧Here ...
理解LSTM网络
Deep Learning and NLP Farm
11-16 3681
英文原地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 中文原地址：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理
一文看尽RNN（循环神经网络）
跟着大数据和AI去旅行
03-13 3693
循环神经网络简介 BP算法,CNN之后,为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等, 这些算法的表现就不尽如人意了.因此, RNN就应运而生了。 什么是 RNN?...
大数据挑战赛-鼠标轨迹识别
duyuan6949的博客
07-21 9208
声明：本文属于原创，如想转载，请务必在抬头注明出处。 大数据挑战赛-鼠标轨迹识别，竞赛官网：http://bdc.saikr.com/c/cql/34541 1.我们看一下整个竞赛的详情 赛题描述       鼠标轨迹识别当前广泛运用于多种人机验证产品中，不仅便于用户的理解记忆，而且极大增加了暴力破解难度。但攻击者可通过黑产工具产生类人轨迹批量操作以绕过检测，并在对抗过程中不断升级其伪造数...
Robotstudio传送链动态跟踪技术[代码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了ABB公司推出的Robotstudio离线编程与仿真软件在传送链动态跟踪技术中的应用。文章围绕机器人对传送带上动态工件的精准识别与加工，系统讲解了动态目标识别、路径规划、同步控制与安全策略等核心技术。通过Solution2配置文件和实操视频，帮助用户掌握从仿真设计到实际部署的完整流程。内容涵盖Robotstudio基础功能、工作单元构建、动态目标识别技术实现、机器人路径规划与轨迹控制、安全策略配置与碰撞检测，以及Solution2项目文件结构与工程交付流程。适用于工业自动化与机器人开发领域的工程师和技术人员，为其提供了一套完整的传送链跟踪技术解决方案。
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_v_JULY_v的博客-优快云博客_lstm
03-30
相比普通的 RNN 结构，LSTM 引入了一个额外的记忆单元称为 **细胞状态** (cell state)，并通过三个门控机制来控制信息流动：遗忘门(forget gate)、输入门(input gate)以及输出门(output gate)[^2]。这些设计允许模型...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值