机器学习：RNN

最新推荐文章于 2024-12-06 14:41:10 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41108334/article/details/86293735
本文介绍了RNN的基本结构，包括递推函数的概念，RNN的前向传播公式，以及三种常见的RNN设计模式：标准RNN、门控RNN和仅最后一时刻输出的RNN。RNN常用于序列标注、机器翻译等复杂任务，而不同结构的RNN在表示能力和训练效率上各有特点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、RNN基本机构

  • RNN 本质上是一个递推函数

  • 考虑当前输入 x(t)

  • 以上计算公式可展开为如下计算图（无输出单元）

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【机器学习】RNN 讲解
LJR的博客
09-03 492
RNN 讲解
【机器学习】循环神经网络(RNN)介绍
鑫宝的博客
08-31 3134
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种特殊类型的人工神经网络,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、视频等。与传统的前馈神经网络不同,RNN在隐藏层之间引入了循环连接,使得网络能够捕捉序列数据中的动态行为和时间依赖性。上图展示了一个简单的RNN结构,其中xtx_txt​表示时间步ttt的输入,hth_tht​表示时间步ttt的隐藏状态,oto_tot​表示时间步ttt的输出。可以看到,隐藏状态hth_tht​。
机器学习——循环神经网络（RNN）
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beiye_的博客
03-16 2万+
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从零开始机器学习-19 RNN：循环神经网络
AI Programming
06-28 1142
本文由 沈庆阳 所有,转载请与作者取得联系! 前言 相比于适合单个对象的卷积网络（Convolutional Neural Network，CNN），循环网络（Recurrent Neural Network，RNN）更加适合序列类型的数据。循环网络应用最多的领域有：机器翻译、语音识别、文章/音乐创作等。这是因为卷积网络的设计理念是在空间上共享参数，而循环网络的设计理念是在实践上共享参数。...
[机器学习]RNN网络
小蜗牛之家
11-14 264
RNN的基本思想是共享变量以及通过时间序列将特征值进行输入，从而实现“记忆功能”，是全连接网络的一种高阶的变体。可以想象，通过这两种思想演变出来的RNN网络类型可以是无穷多的（尤其是因为对全连接网络做了高阶的扩展功能）。蕴藏了无穷的可能性，现在已经有人证明，RNN网络通过适当的输入、适当的网络结构，可以代表任何图灵机能够计算的函数。从这个角度来说，虽然其实现的方式和原理和当前的计算机的计算编程方式...
机器学习-RNN
m0_49499340的博客
02-21 528
RNN循环神经网络
NLP 作业：RNN 与 Attention 机器翻译模型及 Transformer 代码学习
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/36753ed61df0 NLP 作业：RNN 与 Attention 机器翻译模型及 Transformer 代码学习（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
NLP 作业：RNN+Attention 机器翻译模型及 Transformer 代码学习
最新发布
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9aeb8715c880 NLP 作业：RNN+Attention 机器翻译模型及 Transformer 代码学习（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【第八周】李宏毅机器学习笔记06：RNN
qq_30043925的博客
08-18 1489
本周学习了循环神经网络的基础知识，通过具体案例来了解RNN的应用方式，认识了不同形式的RNN以及LSTM。同时，学习了RNN网络的优缺点以及采用什么方式来避免RNN产生的梯度消失问题。最后，学习到了 Attention-based Model 的基本结构以及两个具体应用案例。RNN（ Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种特殊的神经网络架构，专门设计用于处理序列数据，例如时间序列数据或自然语言文本。
李宏毅机器学习作业：RNN情感分析
该资源是李宏毅2020年机器学习课程的第四次作业，主要内容是使用循环神经网络（RNN）进行句子情感分类。作业要求使用RNN模型，不能借助额外数据或预训练模型。提供的数据包括带有标签的训练数据（training_label.txt...
机器学习——RNN神经网络
weixin_46028497的博客
08-15 1535
一，简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序（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）。 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短...
【机器学习】深入解析循环神经网络（RNN）
sc35262的博客
12-06 1072
通过这个完整的 RNN Demo，我们展示了如何生成时间序列数据、构建和训练 RNN 模型以及进行预测。该示例可以扩展到更复杂的应用，如自然语言处理和其他时间序列任务。RNN 在处理序列数据时表现出色，尽管存在一些局限性，但通过使用 LSTM 或 GRU 等变种可以克服许多挑战。
机器学习之------RNN循环神经网络
qq_52191127的博客
08-26 1118
Jordan网络可以得到比较好的性能，因为Elman网络的隐藏层是没有target的，比较难控制它学到了什么信息，但是Jordan网络的输出y是有target的，可以对放在memory中的是什么东西比较清楚的。用双向RNN的好处，就是网络产生输出的时候，看的范围比较广。如果只有正向的RNN，在产生yt+1yt+1的时候，网络只看过x1x1一直到xt+1xt+1，但是如果是双向的RNN，在产生yt+1yt+1的时候，网络不只是看过x1x1一直到xt+1xt+1，也看了从句尾一直到xt+1xt+1。
【机器学习】详解 RNN
闻韶
07-08 5032
【机器学习】详解 RNN
《机器学习》学习笔记（二十一）—RNN（循环神经网络）
时光机的学习博客
05-06 1336
为什么要用循环神经网络 如下图所示是一个填空系统，他需要做的是给定一句话，然后从这句话中选出需要的词填在对应位置的空中，具体来讲如下图所示 比如说输入一句 “I would like to arrive Taipei on November 2nd.”那么订票系统给就应该自动的在 目的地出填入 Taipei ，在到达时间填入 November 2nd。我们可以使用一个简单的前向传播网络实现这个功...
机器学习--循环神经网络（RNN）1
projectfailed的博客
03-04 1144
（Recurrent Neural Network）是深度学习领域中一种非常经典的网络结构，在现实生活中有着广泛的应用。以（slot filling）为例，如下图所示，假设订票系统听到用户说：“我想在 6 月 1 日抵达上海。”，系统有一些（slot）：目的地和到达时间，系统要自动知道这边的每一个单词是属于哪一个槽，比如“上海”属于目的地槽，“6 月 1 号”属于到达时间槽。
李宏毅机器学习：RNN（下）
lavender*的博客
03-12 756
RNN的LearningRNN在Learning时如何定义loss function呢？以slot filling 为例，对每个输入xi, 其输出的yi与相应的reference vector计算cross entropy, cross entropy之和就是loss function. 训练时word sequence不能打散，要先用x1 得到y1, 再用x2得到y2. 定义好loss func...
机器学习（十九）——循环神经网络（RNN）
livan1234的博客
07-03 554
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。 我的公众号为：livandata
机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解
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循环神经网络（RNN）及其变种在深度学习领域中扮演着至关重要的角色。其设计初衷是为了处理时序数据和序列数据，这使得它们在许多应用场景中表现卓越。
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