循环神经网络RNN（二）深度学习之父的神经网络第八课（中文字幕）

最新推荐文章于 2025-10-09 11:54:05 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-09 11:54:05 发布 · 817 阅读 · 1
文章标签：

#RNN #hinton #循环神经网络

本视频为深度学习之父讲解的神经网络课程第八课的第二部分，主要介绍了循环神经网络RNN的相关概念和技术要点，包括其在自然语言处理等任务中的应用。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.10

Python3.10

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

深度学习-10-深度学习发展简介
qq_20466211的博客
11-01 520
深度学习发展的几个阶段：严寒、复苏、寒冬、曙光。
基于深度学习的单目2D/3D姿态估计综述（2021）
m0_50811752的博客
04-29 8238
Recent Advances in Monocular 2D and 3D Human Pose Estimation: A Deep Learning Perspective, 2021本文贡献整体介绍MHPE应用场景MHPE分类主要数据集期刊会议发展2020年针对MHPE的深度学习框架的概述难点现有解决方案人体表示Keypoint-based RepresentationModel-based Representation 本文对2014年以来的2D和3D人体姿态估计方法进行全面调研，精选出里程碑的方
[学习日志]深度学习-李宏毅 RNN 第二讲
gjh1716718326的博客
01-22 211
LSTM的训练过程 首先要保证训练集的顺序是有意义的(比如语义训练) 优化器也是用梯度下降,但是为了计算方便,发明了BP算法的进阶版本—BPTT 但是这里没有细讲，反正到时候都是直接调用的，大致和BP差不多 RNN的训练和一般网络不太一样，RNN的损失值对于参数的变化是非常陡峭的。 那么在训练时会有两种情况发生：踩在平原上 or 踩在悬崖上 踩在平原上，梯度很小，只能盲目Update，如果凑巧跨过悬崖的话Loss会剧烈变化 踩在悬崖上，梯度很大，很可能步子太大扯到蛋 那么要怎么解决这个问题呢？—Cl
吴恩达深度学习第五课--第一周RNN
qq_37199669的博客
07-11 563
文章目录一、为何用RNN而不是CNN1.2、BRNN1.3、Deep RNNs二、不同类型的RNNs三、利用RNN解决现实生活的问题3.1、建立语言模型3.2、新的序列采用四、RNN的缺点4.1、梯度爆炸4.1.1、解决1：梯度剪枝:设定一个阈值，一旦梯度最大值达到这个阈值，就对整个梯度向量进行尺度缩小。4.1.2、解决2：LSTM 参考红色石头Will 一、为何用RNN而不是CNN 序列模型用tensorflow独热编码实现 CNN的缺点 不同样本的输入序列长度或输出序列长度不同 CNN无法共享序列不
循环神经网络RNN模型和长短时记忆系统LSTM
weixin_30340775的博客
02-06 603
传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模，即当前的预测只跟当前的输入样本相关，无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系。实际的很多场景中，样本出现的时间顺序非常重要，例如自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用。 循环神经网络RNN包含循环的网络，可以记录信息的持久化信息，特别适合应用在跟时间序列相关的场合。 RN...
神经网络的发展历史
qq_45387772的博客
09-11 9527
论文中提出了人工神经网络的概念，并给出了人工神经元的数学模型，从而开创了人工神经网络研究的时代。
专访递归神经网络之父：AI下一轮革命核心是“人工好奇心”
喜欢打酱油的老鸟
08-29 1356
“通过在小行星带及其以外的无数自复制机器人工厂，人工智能将改变太阳系，然后在数十万年内改变整个银河系，并在数百亿年内改变可达宇宙的剩余部分，只有光速的限制能够阻止。” “宇宙依然年轻，它还会比现在老很多倍。我们应该还有大量的时间去扩展人工智能的领域来实现并转换它的所有内容。展望未来，宇宙将比现在老一千倍，然后，宇宙回首过去，说：‘几乎就在大爆炸之后，就在140亿年之后，整个宇宙开始变得智能化。’...
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第18讲 - 句法分析与树形递归神经网络（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-09 3428
NLP课程第18讲介绍了基于词向量空间模型的构建、结构反向传播(BTS)及其Python编程、简单TreeRNN及应用、 复杂TreeRNN结构、斯坦福大学HAI研究所等。
3、人工智能与深度学习：从起步到崛起
最新发布
pp12345的博客
10-09 8
本文回顾了人工智能与深度学习从20世纪50年代起步到21世纪崛起的全过程。文章从1956年‘人工智能’概念的提出开始，讲述了感知机、多层神经网络的发展，经历了两次AI寒冬后，凭借大数据、GPU计算和先进算法的结合，深度学习在2012年AlexNet突破ImageNet挑战后迎来爆发。文中介绍了关键模型（如CNN、RNN、LSTM）、主流框架（TensorFlow、PyTorch、Keras）以及硬件（GPU、TPU、FPGA）的演进，并列举了深度学习在图像识别、语音处理、自动驾驶等领域的里程碑事件。最后展望
深度学习技术的发展与应用
### 深度学习技术的发展与应用 #### 1. 反向传播算法（BP）的发展历程 反向传播算法（BP）的连续形式在20世纪60年代早期被推导出来。1960年，Kelley提出了最优飞行路径的梯度理论；1961年，Bryson提出了优化多阶段...
一步一步分析讲解神经网络基础-Feedforward Neural Network
凡难事必作于细的博客
12-25 2万+
A feedforward neural network is an artificial neural network wherein connections between the units do not form a cycle. As such, it is different from recurrent neural networks. The feedforward neural
Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述
CaoChengtai的博客
06-18 7万+
目录（一）Few-shot learning（少样本学习）1. 问题定义2. 解决方法2.1 数据增强和正则化2.2 Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1. 学习微调 (Learning to Fine-Tune)2. 基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based)3.度量学习 (Metric Learning)4.方法简单比较5.未来方向5...
【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
古月的博客
05-29 1万+
  神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的...
RNN 循环神经网络简介
什么都干的派森
03-12 9765
索引： 1.RNN 循环神经网络简介 2.LSTM RNN 长短期记忆循环神经网络简介 3.GRU RNN 门循环单元循环神经网络简介 一.RNN 循环神经网络简介 1990年, 美国认知科学家Jeffrey L. Elman 对jordan network进行了简化,并采用BP算法进行训练，便有了如今最简单的包含单个自连接节点的RNN 模型 循环神经网络，是指在全连接神经网络的基础上增加了前后时序上的关系，可以更好地处理比如机器翻译等的与时序相关的问题。 RNN的目的就是用来处理序列数据的。在传统的神经
深度学习之RNN(循环神经网络)
热门推荐
笨拙的石头的博客
05-28 25万+
一 RNN概述     前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题.     1) 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...
深度学习与自然语言处理之五：从RNN到LSTM
张俊林的博客
12-30 5万+
  /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                        author: 张俊林                                         （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书） 大纲如下： 1.RNN 2.LSTM ...
人工神经网络（ANN）入门一
诗蕊的专栏
12-23 3万+
人工神经网络（ANN）是由试图去模仿生物神经系统而激发的。人的大脑主要由神经元（neuron）组成，神经元通过轴突（axon）连接在一起。当神经元收到刺激时，神经脉冲（nerve impulses）通过轴突由一个神经元传递到另一个神经元。一个神经元通过树突（dendtrite）连接到其他神经元的轴突，树突是神经元细胞体的延伸物。树突和一个轴突的连接点叫做突触（synapse）。
【Meta Learning学习笔记】Meta Learning详解
a312863063的博客
06-07 3万+
完整笔记：www.gwylab.com/note-meta_learning.html —————————————————————————————————— 前言 · 为何要研究Meta Learning？ 尽管我是研究生成模型的，但是最近对于meta learning产生了强烈的兴趣。理由在于，GANs本身是一个特别吃数据集的模型，从某种意义上来说，数据集的好坏对最后生成效果的影响，不...
从“弃儿”到大神，神经网络之父Hiton说人类就是非常精美的机器 | AI英雄
网易智能
02-08 2744
▼点击上方蓝字 关注网易智能聚焦AI，读懂下一个大时代！30多年来，Geoffrey Hinton一直徘徊在人工智能研究的边缘地带。他就像一个局外人一样坚持着一个简单的观点：计算机可以像人类一样思考——用直觉而不是规则。Hinton在青少年时期就萌生了这个想法，当时一个朋友向他描述了全息图的工作原理：入射光线被物体多次反射，然后这些信息被存储进一个庞大的数据库中。Hinton来自于一个科学家世家，
循环神经网络RNN在机器学习中的应用与实现
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络结构，尤其适用于处理序列数据。RNN的出现是为了弥补传统算法如BP（Backpropagation）和CNN（Convolutional Neural Networks...
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