RNN--RNN的增强方式

最新推荐文章于 2022-03-07 19:09:07 发布
最新推荐文章于 2022-03-07 19:09:07 发布
阅读量407 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： RNN
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83616473
本文探讨了RNN的四种增强方式，这些方式通过引入注意力机制来提升模型的表现力。注意力机制使模型能够聚焦于输入序列中最重要的部分，从而改善了长序列数据的处理效果。

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

RNN的增强方式

  主要有四种，他们各有侧重，并且都依赖于同样的底层技术——注意力机制，从而发挥作用。
在这里插入图片描述

聚焦和增强递归神经网络
优快云 人工智能
10-09 873
原文： Attention and Augmented Recurrent Neural Networks 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@youkuaiyun.com或微信号289416419 递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至...
百度PRNN：增强GPU伸缩性，RNN训练最高提速30倍（源码下载）
happytofly的博客
06-28 1073
尽管有各种深度学习加速器，神经网络的大小依然受限于计算平台的能力。百度硅谷人工智能实验室高级研究员Greg Diamos在最近的ICML 2016上发表了一篇PRNN（Persistent RNNs）的论文（相关英文访谈），介绍了他在深度学习平台GPU可扩展性方面的最新工作。但在此之前，Greg Diamos已经在Github上发布一篇博客文章简要解释了PRNN的工作和效果，本文为这篇文章的...
深度学习：RNN，LSTM，Flask服务
燕双嘤
03-07 1968
大脑区别于机器的一个最大的特征就是有记忆，并且能够根据自己的记忆对未知的事务进行推导，思想拥有持久性的。由于传统的神经网络没有设计记忆结构，因此在处理序列数据上无所适从（即便经过特殊的处理），这不仅导致工作量变大，预测的结果也会收到很大的影响。
4_Making RNNs More Effective（提升RNN的效果）
brawly的博客
01-25 311
文章目录一、Stacked RNN（多层RNN）二、Bidirectional RNN（双向RNN）三、Pretrain（预训练）3.1 Pretrain the Embedding Layer四、Summary（总结） 一、Stacked RNN（多层RNN） from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM,Embedding,Dense # 设置超参数 vocabulary = 10000 # 词典里面有1000
rnn神经网络模型_深度学习之增强递归神经网络来了
weixin_39953100的博客
11-29 323
作者｜Olah & Carter编译｜CDA数据分析师Attention and Augmented Recurrent Neural Networks循环神经网络是深度学习的主要内容之一，允许神经网络处理文本，音频和视频等数据序列。它们可用于将序列分解为高级理解，注释序列，甚至从头开始生成新序列！基本的RNN设计与较长的序列相悖，但是一种特殊的变体 - “长期短期记忆”网络 - 甚至可以...
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip
09-07
LSTM引入了门控机制（输入门、遗忘门和输出门），这些门控单元允许网络选择性地记住或忘记信息，有效缓解了梯度消失问题，增强了对长期依赖的建模能力。 在Matlab中实现RNN-LSTM，我们需要关注以下几个关键步骤： ...
构建基于CNN-RNN-CTC的光学字符识别网络
01-26
对网络进行适当的调优和优化，如网络结构的设计、超参数的调整、数据增强技术的使用等，都是提高识别准确率和效率的关键。 此外，深度学习在OCR领域的应用也推动了新的研究方向，比如端到端的识别系统、多语言和多...
用卷积滤波器matlab代码-CRF-RNN-REPL:CRF-RNN-REPL
05-21
这项工作是为弱视者打造增强现实眼镜项目的一部分。 请在此处阅读有关内容。 有关演示和有关CRF-RNN的更多信息，请访问项目网站：。 如果您使用此代码/模型进行研究，请引用以下论文： @inproceedings{crfasrnn_ICCV...
RNN-GC-master.zip
06-24
在这个项目中，RNN可能被配置为长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），这两种都是RNN的扩展，旨在解决传统RNN的梯度消失和爆炸问题，增强了模型对长期依赖的建模能力。通过训练RNN模型，研究者可能能够发现...
基于Matlab的RNN-LSTM与卷积神经网络实现
最新发布
05-21
CNN能够提取局部特征，而LSTM可处理序列信息，二者结合可增强模型表现。RNN-LSTM模型在语音识别、自然语言处理（NLP）、时间序列预测等领域有广泛应用。例如，在NLP中可用于词性标注、情感分析、机器翻译等任务；在...
NLP学习笔记（五）让RNNs更加高效
u011426236的博客
04-09 634
让RNNs更加高效（Making RNNs More Effective） 这节课我们学习三个技巧来提升RNN的效果，分别是： 多层RNN（Stacked RNN） 双向RNN（Bidirectional RNN） 多层RNN（Stacked RNN） 我们知道，可以把许多全连接层/卷积层堆叠起来，构成一个很深的网络来提升效果。同样的道理，我们也可以把多层RNN堆叠起来，构成一个多层RNN网络以提升效果。 神经网络每一步都会更新状态h，新算出来的h有两个copys，一份送到下一个时刻，另一份作为输出
关于RNN的几种优化方法及相关代码总结
weixin_40370297的博客
09-03 3851
关于RNN的几种优化方法及相关代码总结循环神经网络和几种优化方法一、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)1、循环神经网络(RNN)2、长短时记忆网络(LSTM)循环网络的优化如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表...
循环神经网络的改进：多层RNN、双向RNN与预训练
RuizhiHe
07-06 8672
1. 前言 本文讲解循环神经网络（RNN）的改进方法，并使用改进的RNN实现电影评论情感分析。 本人全部文章请参见：博客文章导航目录 本文归属于：NLP模型原理与应用系列 前文：长短期记忆网络（LSTM）原理与实战 2. 多层RNN（Stacked RNN） 在深度学习领域，可以将许多全连接层堆叠，构成一个多层感知机(Multi-Layer Perception)，可以将许多卷积层堆叠，构成一个深度卷积网络。同样的，可以将许多RNN层堆叠，构成一个多层RNN网络。 RNN每读取一个新的输入xtx_txt​，
一篇就够！数据增强方法综述
abcdefg90876的博客
12-08 5058
作者|太子长琴整理|NewBeeNLP数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领...
NLP中一些简单的数据增强技术
04-25 5517
ICLR 2019 workshop 论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》介绍了几种NLP数据增强技术，并推出了[EDA github代码](http://github.com/jasonwei20/eda_nlp)。EDA github re...
神经网络中的数据增强
yychentracy的博客
08-05 4043
数据增强与过拟合 验证是否过拟合的方法：如果训练集的loss持续减小，验证集的loss增大，那么就是过拟合了 数据增强的目的 数据增强实现数据更为复杂的表征，减小训练集与验证集以及最终测试集的差距，网络更好的学习迁移数据集上的数据分布。 数据增强的方法 1 数据变换增强 包括几何变化换，色彩空间变换，随机擦除，对抗训练，神经风格迁移 2 重采样增强 侧重于新的实例的合成，图像混合，特征空间的增强，...
数据增强：自动增强-从数据中学习增强策略
燕双嘤
08-21 1951
题目：AutoAugment：Learning Augmentation Strategies from Data 出处：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR，2019），计算机视觉顶级会议。 摘要：数据增强是提高现代图像分类器精度的有效技术。然而，当前的数据增强实现是手动设计的。在本文中，我们描述了一个称为AutoAugment的简单过程，以自动搜索改进的数据增强策略。在我们的实现中，我们设计了一个搜索空间，其中
CNN数据增强(1)
热门推荐
l_xyy的博客
05-10 1万+
数据增强（Data Augmentation）   深度学习通常需要大量的数据作为支撑，看到那些公开的数据集，少的也有几十万张，但是在现实中，我们能拥有的数据集网络没有那么到。但是数据量少，往往会造成过拟合等问题，因此需要一些“奇巧淫技”来增强数据，正好本人在看斯坦福的CS231N课程中的这方面介绍，因此做个总结。 结合课程和网上查看的资料，将Data Augmentation总结如下： 1
NLP数据增强方法-(一)
百川的博客
12-31 1737
分类的增强方法 EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法： synonym replacement(SR)：随机选取句子中n个非停用词的词语。对于每个词语随机选取它的一个同义词替换该词语。 random insertion(R...
C-RNN-GAN实现及其应用研究
1. 数据预处理模块：负责将输入的图像序列数据转换为适合模型输入的格式，并可能包含数据增强、归一化等步骤。 2. CNN特征提取模块：在生成器中用于提取图像序列的静态特征，在判别器中用于分析输入数据的特征是否...
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
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