RNN：几张图搞懂RNN模型构建

最新推荐文章于 2025-07-14 14:48:22 发布
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分类专栏： 机器学习 Deep learning 文章标签： RNN LSTM GRU
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/79410008
本文介绍了循环神经网络（RNN）的基本概念与应用，RNN是一种适用于处理序列数据的人工神经网络模型，在自然语言处理等领域有广泛应用。

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6个关键步骤，手把手教你构建图模型
大数据
01-10 1847
导读：图模型作为当前流行的信息处理加工技术，自提出以来，迅速在学术界和工业界得到了普及，在智能推荐、决策分析等方面有着广泛的应用。作者：华为公司数据管理部来源：大数据DT（ID：hzda...
【图解】RNN模型结构详解、教程
AIcar_lrm的博客
05-10 3225
如果目标是 输入今年1-12月份的房价，输出是预测的明年1月的房价，那此时循环神经网络经过隐含层后，可以接入一个全连接层，也可以将最后时刻隐含层的输出作为网络输出，分别如下图(a)(b)所示。然后，对于每个序列数据，RNN模型将其输入序列数据和当前的隐藏状态进行计算，并输出新的隐藏状态。在这个过程中，隐藏状态。并不会发生实际的改变，而是根据上一个序列的最终隐藏状态重新创建一个新的初始隐藏状态，用于处理下一个序列数据。中的参数是模型在最后一个时间步的隐藏状态值，可以在需要时用于下一个序列的预测或其他操作。
一文读懂循环神经网络(RNN)—序列模型+损失函数的详解
最新发布
wh1236666的博客
07-14 1075
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络模型，其核心特点是引入 “记忆” 机制——网络在处理当前输入时，会结合之前的输入信息（即 “历史状态”），从而捕捉序列数据中的时序依赖关系。与传统的前馈神经网络（如 CNN、MLP）不同，RNN 的结构中存在循环连接隐藏层的输出不仅取决于当前输入，还取决于上一时刻的隐藏状态。这种设计使其天然适合处理具有时序性的数据（如文本、语音、时间序列等）。
RNN系列模型
qq_42791848的博客
01-08 1019
RNN及其变体 RNN 为什么需要RNN？这里以Hung-yi Lee给出的例子为例 当TaiPei前的单词不同时，TaiPei所表示的含义是不同的。如果用一般的neural network来训练，是实现不了这个任务的，因为在一般的feed forward网络中，相同的input会得到相同的output。因此，我们需要一种能够处理序列信息的神经网络，而RNN(Recurrent Neural Network)能够很好的解决这一问题。 RNN的结构 RNN和结构和一般的neural network很像，但
RNN模型介绍
愿自己天天开心
12-02 2112
对RNN模型以及变体LSTM,GRU介绍
keras面向小数据集的图像分类（VGG-16基础上fine-tune）实现（附代码）
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caanyee的专栏
09-11 6万+
本文地址：http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者：Francois Chollet 概述 在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法。 本文将探讨如下几种方法： 从图片中
CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification(CVPR 2016)
language_zcx的博客
06-15 1052
CNN-RNN: A Unified Framework for Multi-label Image Classification Paper PDF 文章目录IntroductInnovationMethodExperiment Introduct Innovation Method Experiment
手把手教学：从零搭建一个基于RNN生成文本模型
2401_87213423的博客
11-20 1103
本文主要面向对RNN0基础的小白，但需要一些深度学习的基础，例如：交叉熵损失函数，softmax预测函数，Affine层等。在正式开始之前，请读者务必先阅读以下几点，以便有一个更好的阅读体验1.本文主要来源于《深度学习进阶：自然语言处理》，感兴趣的读者可以找一些PDF文档阅读2.本文不使用Pytorch等其他深度学习框架3.本文旨在搭建一个基于RNN的生成模型，不对模型进行学习和评价4.本文的最后附有源代码，对RNN原理不感兴趣的可以直接尝试导入源码即可，笔者本人保姆级教学。
深挖循环神经网络（RNN）：原理、实战、前沿全析，解锁 AI 序列处理无限潜能
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 958
摘要：本文深度聚焦深度学习中的循环神经网络（RNN）。开篇回溯神经网络发展，点明 RNN 处理时序数据的独特地位。接着详解其架构、运行原理与数学推导，搭配 Python 代码展示搭建、训练流程，股票价格预测案例凸显实用价值。还剖析局限及变种 LSTM、GRU。拓展场景涵盖音乐、视频、气象领域；前沿研究涉自适应策略、注意力融合；工程考量超参数、过拟合等。开源助力 RNN 发展，未来潜力无限，助您紧跟 AI 前沿。
构建CNN-RNN模型自动生成图像字幕
综合以上知识点，我们可以得出结论：该项目是一个自动图像字幕生成的机器学习系统，它利用MS COCO数据集通过CNN-RNN模型进行训练，并允许用户在Jupyter Notebook环境下进行实验和评估。该系统的核心是模型的设计与...
RNN中的多层网络与深层RNN模型构建
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种常见的神经网络结构，其主要特点是可以处理序列数据。相比于传统的前馈神经网络只能接受固定长度的输入，RNN可以接受任意长度的输入，且能够保持一定的状态...
时序模型：循环神经网络（RNN）
xunyishuai5020的博客
02-22 1万+
1. 循环神经网络（RNN）定义 循环神经网络（recurrent neural network, RNN）是一类专门设计处理不定长序列数据的神经网络。 与使用一种新计算1作为核心的卷积神经网络不同，循环神经网络仍使用特征的线性组合作为计算核心，并使用共享参数策略使模型能泛化不同长度的序列数据。 2. 循环神经网络的由来：从全连接神经网络（DNN）到循环神经网络（RNN） 2.1 全连接神经网络的不足 最初，研究者直接将时间序列看作特征向量，将序列每一时刻的观测作为一种特征输入全连接神经网络，来预测序列的标
RNN系列之二 RNN模型结构
qq_28437273的博客
03-21 3826
1.表示方式    RNN的表示有两种不同的绘图方式。一是计算图，如下图左，二是展开计算图，如下图右。图中，只包含了输入与隐藏状态，不包含输出。回路图中的黑色方块表示单个时间步的延迟。                                                                                         ---来源花书2.前向传播      ...
RNN和LSTM理解结构图
zkzk96871的博客
01-04 6778
一篇讲解RNN输出与状态之间区别的文章，很多手绘讲解图：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28919765 以下图片摘自https://www.jianshu.com/p/f3bde26febed RNN结构图： 内部循环展开的为hidden state,即ht LSTM分解步骤图： C（cell state）为贯穿整个循环过程中的状态（Ct为t时刻状态），包括了所有的状...
时间序列建立图模型（二）
weixin_44602176的博客
12-20 698
1.Lasso方法的定义 Lasso方法是指将最小二乘法的损失函数与ℓ1\ell _{1}ℓ1​范数相结合，即对回归系数的绝对值之和施加约束。与最小二乘法相比，ℓ1\ell _{1}ℓ1​范数所添加的约束可以收缩系数，甚至可以迅速使系数为0，在参数估计的同时实现了模型选择，因此Lasso方法为线性回归提供了一种自动选择模型的方法，并且该方法得到的优化问题是凸的，从而能够有效地解决大规模数据处理的问题。 设有n对观测数据(xi,yi)(x_{i},y_{i})(xi​,yi​)，其中xi=(xi1,xi2,.
RNN的详细结构图Pytorch
不知语冰
06-08 4274
RNN长这样，这个图比较抽象： Pytorch的RNN的调用： rnn_layer = nn.RNN(input_size=2, hidden_size=3, num_layers=2) input_size输入特征的维度，即下图中每一时刻Xt的输入长度，Xt=[x1,x2] ，长度为2 hidden_size隐藏层神经元个数，下图中hidden_size=3 num_layers网络的层数，下图为2层（上下之间，不是左右之间，左右之间是同一层） 输入： X = torch.rand(2, 1, 2)
RNN图解手绘
fredinators的博客
03-16 575
一文彻底搞懂RNN - 模型架构（Model Architecture）
xx_nm98的博客
09-14 3401
二、
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