4.经典循环神经网络RNN和LSTM

最新推荐文章于 2022-09-30 15:54:49 发布
原创 最新推荐文章于 2022-09-30 15:54:49 发布 · 191 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了LSTM神经网络中遗忘门和输入门的作用，如何帮助存储长期记忆和过滤无关信息，与传统RNN的区别。
Mediapipe实战——导出身体节点坐标并用TensorFlow搭建LSTM网络来训练自己的手势检测模型再部署到树莓派4B
kalakalabala的博客
04-10 1万+
使用mediapipe搭建姿态检测模型，并导出坐标至TensorFlow搭建的LSTM网络进行训练，得到自己的手势检测模型并实际使用，最后部署到树莓派。Mediapipe实战，TensorFlow实战。Mediapipe和TensorFlow相结合，手势识别，训练自己的手势模型。
在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别...
高颜值的杀生丸(此博客转载自我的博客园)
05-31 984
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy as np import os from PIL import Image # 定义LSTM...
循环神经网络经典模型
HelloJane001的博客
02-19 869
详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。 #一、从单层网络谈起 在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图： #二、经典的RNN结构（N vs N） 如： 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。 语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。 时间序列问题。例如每天的股票...
几种常见的循环神经网络结构RNN、LSTM、GRU
zfjBIT的专栏
01-26 9600
几种常见的循环神经网络结构RNN、LSTM、GRU 一、循环神经网络(RNN) 传统文本处理任务的方法中一般将TF-IDF向量作为特征输入。显而易见，这样的表示实际上丢失了输入的文本序列中每个单词的顺序。在神经网络的建模过程中，一般的前馈神经网络，如卷积神经网络，通常接受一个定长的向量作为输入。卷积神经网络对文本数据建模时，输入变长的字符串或者单词串，然后通过滑动窗口加池化的方式将原先的输入转...
循环神经网络（RNN）
小朱小朱绝不认输的博客
01-10 2万+
在之前学习了全连接神经网络（DNN）模型，网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。 一、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？ 二、为什么需要RNN（循环神经网络） 考虑这样一个问题，如果要预测句子的下一个单词是什么
精选资源
使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测
05-03
使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测： 数据集： tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据： Date Time：时间（日期是 日月年 的格式） p (mbar)：大气压 T (degC)：气温 rh (%)：湿度 使用循环神经...
NLP学习—10.循环神经网络RNN与LSTM、GRU、双向LSTM以及基于PyTorch的代码实现
柳杰的博客
08-20 4008
文章目录一、为什么需要循环神经网络？二、RNN的原理三、RNN的类型四、RNN存在的问题五、LSTM/GRU六、Gated Recurrent Unit—GRU七、BI-LSTM八、Deep-BILSTM 一、为什么需要循环神经网络？   虽然全连接神经网络理论上只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，但是全连接神经网络只能处理独立的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。针对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情况，此时，就需要用到循环神经网络RNN，该
精选资源
深度学习与PyTorch入门实战教程-循环神经网络RNN&LSTM.rar
04-07
循环神经网络RNN&LSTM部分，可能详细讲解了如何设置和训练RNN和LSTM模型，包括数据预处理、模型构建、训练过程和结果评估。通过实例代码，初学者将能够理解如何在PyTorch中实现这些网络，并应用到实际项目中。 学习...
精选资源
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断).zip
08-17
【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6...
精选资源
循环神经网络RNN与LSTM
06-12
总之，循环神经网络RNN和LSTM是深度学习中处理序列数据的关键工具。RNN的基本原理和LSTM的门控机制为理解和解决序列数据的长期依赖问题提供了理论基础。随着深度学习技术的不断发展，RNN和LSTM的变体和扩展将继续在...
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
热门推荐
我和我追逐的梦~~~
09-23 53万+
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。  循环神经网络(Recurrent Neural N
几种典型的循环神经网络,循环神经网络实例解释
wenangou的博客
08-24 1776
微软的团队和其他研究人员在过去4年中做出的主要改进包括：在基于字符的RNN上使用语言模型使用卷积神经网络（CNN）从音频中获取特征使用多个RNN模型组合值得注意的是，在过去几十年里传统语音识别模型获得的研究成果，在目前的深度学习语音识别模型中仍然扮演着自己的角色。词错率不是100%的原因在于每个字母有29种可能性（a-z、逗号、空格和空白），神经网络很快就能学会：某些字符（e，a，空格，r，s，t）比其他的更常见辅音-元音-辅音是英文的构词特征MFCC输入声音信号振幅特征的增加只与字母a-z有关。
循环神经网络(Recurrent Neural Network)详解
weixin_60737527的博客
09-30 1万+
循环神经网络RNN的基本原理与基于Pytorch的实现方法
Pytorch实现RNN、LSTM和GRU等经典循环网络模型，简直不能再简单。
weixin_39490300的博客
02-27 1583
与时间序列相关数据相关网络原理与实现。
循环神经网络三种经典模型
qq_41853758的博客
10-03 1万+
  本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角，帮助初学者更好地入门。 一、从单层网络谈起 在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图： 输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y。相信大家对这个已经非常熟悉了。 二、经典的RNN结构（N vs N...
循环神经网络
qq_37747189的博客
12-05 1698
RNN（循环神经网络） 神经网络 在介绍循环神经网络之前，先介绍一下常见的神经网络的结构，训练神经网络，无非是通过给定的输入x，通过一层一层的黑盒子，在不断修改黑盒子的参数过程后，得到特定的输出结果y。 这一层层的黑盒子对应一个又一个的函数，共同构成我们的神经网络模型。经典的神经网络结构如下图： 那么为什么需要RNN呢？ 为什么需要RNN 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解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考，也就是说我们在学习新的东
Python时间序列LSTM预测系列教程（2）-单变量
iyangdi的博客
09-06 5614
数据准备 3步走： 1、将时间序列转换成监督学习问题 2、将时间序列进行处理，使之稳定 3、将观测值进行缩放
循环神经网络系列RNN、LSTM及变种
Toocy7的博客
06-22 2735
摘要 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 人脑记忆原理： 对信息的预测和记忆功能 语言模型对当前输入信息的先后顺序 人脑的存储方式 人脑的记忆算法功能 序列 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。 语音处理。此时，每个元素是每帧的声音
循环神经网络RNN和LSTM教程：理论与实践
资源摘要信息:"大白话循环神经网络RNN-从此爱上RNN系列课程旨在通过简单易懂的讲解方式，带领学习者全面理解循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）。在本系列课程中，学习者不仅能够掌握RNN和LSTM的...
评论
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

打赏作者

往事如yan

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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