循环神经网络（RNN）介绍和相关外文文献

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#深度学习 #神经网络

本文介绍了循环神经网络的基本概念及其多种应用场景，并提供了进一步学习的参考资料。

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这篇文章对循环神经网络有了一个大致的介绍，并且其中有循环神经网络的各种应用和相应的外文文章可以参考，值得学习

http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/48636251

xuanlv2017
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RNN文献综述
暴力扬
07-05 2720
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型。它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。本文将从RNN的历史发展、基本原理、应用场景以及最新研究进展等方面进行综述。
【Python】 循环神经网络（RNN）算法详解
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06-09 1030
一个标准的前馈网络，其信息流是单向的、无循环的——从输入层，流经一个或多个隐藏层，最终到达输出层。在任何一个时刻，网络对一个输入样本的处理，与其他任何样本的处理都是完全独立的（Independent）。它对当前输入的“凝视”，是毫无记忆的。原创性隐喻：“失忆的先知（The Amnesiac Oracle）”一个前馈网络，就像一位拥有强大计算能力，但却患有严重短期记忆丧失症的“失忆先知”。对于序列数据而言，这种“失忆症”是致命的。因为序列数据的核心价值，恰恰在于其上下文（Context）——即当前元素与其前后
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
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Awesome Recurrent Neural Networks A curated list of resources dedicated to recurrent neural networks (closely related todeep learning). Maintainers -Jiwon Kim,Myungsub Choi We have pages for othe
人工智能之RNN, Seq2Seq, Attention注意力机制完全解析
人工智能讲师分享前沿技术
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循环神经网络RNN结构被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、文字识别等方向。本文主要介绍经典的RNN结构，以及RNN的变种（包括Seq2Seq结构和Attention机制）。希望这篇文章能够帮助初学者更好地入门。 经典的RNN结构 图1 这就是最经典的RNN结构，它的输入是： 输出为： 也就是说，输入和输出序列必有相同的时间长度！ 图2 假设输入() 是一个长度为() 的列向量： 隐藏层是一个长度为() 的列向量： 输...
详解RNN、LSTM、GRU
weixin_44441131的博客
06-01 1759
写在前面 本博客会分三大部分： 1.RNN详解，这块会介绍到双向RNN,也会简单提一下深度RNN模型 2.LSTM内部结构详解 3.GRU单元详解 1. RNN详解 首先要说明一点：图中所有的W相等，所有的U相等，所有的V相等，即RNN实现参数共享。 1.1符号解释：考虑St结点，t代表t时刻，St就代表t时刻隐藏结点的值 ①W权重矩阵：指的是上一个隐藏结点的值St-1所需要乘的参数矩阵，它会对St的值贡献一部分 ②U权重矩阵：Xt所需要成的参数矩阵，它也会对St的值贡献一部分。 (TIPS:等于说St的
NNDL 实验七 循环神经网络（2）梯度爆炸实验
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11-24 683
范数(norm)是线性代数中的一个基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式，它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。划重点：非负性、齐次性、三角不等式。外文名：n o r m normnorm作用：常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。记号：f ( x ) = ∥ x ∥我们常用表示具体范数，其中下标s y m b symbsymb是区分范数的助记符号，如、、、范数。
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《探秘神经网络模型ClipCap：解锁图像与文本的转换密码》：此文为AI自动生成
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ClipCap提出了一种基于Mapping Network的Encoder-Decoder模型，其中Mapping Network扮演了图像空间与文本空间之间的桥梁。模型主要分为三部分：在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能（AI）宛如一颗熠熠生辉的启明星，持续照亮着人类探索未知的征途，不断重塑着我们与世界交互的模式。而在 AI 这一广袤无垠的苍穹之下，图像文本转换技术恰似一条关键的纽带，紧密地串联起视觉与语言这两个看似分立却又内在相通的信息维度，为信息的流通与认知的拓展架起了一座坚实的桥梁。
双向RNN原始论文
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用于序列学习的RNN\、LSTM的review
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RNN入门文献资料，讲述RNN过渡到LSTM的系统理论，值得入手
毕业设计完整版ASP.NET图像的检索技术毕业设计(源代码+论文+开题报告+外文翻译+文献综述+答辩PPT).zip
09-03
翻译的内容可能涉及前沿算法，如深度学习在图像识别和检索中的应用，如CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）。 5. **文献综述**：文献综述总结了图像检索领域的现有研究成果，对比分析了各种方法的优缺点，为...
深度学习 --- 循环神经网络RNN详解(BPTT)
进击的菜鸟
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今天开始深度学习的最后一个重量级的神经网络即RNN，这个网络在自然语言处理中用处很大，因此需要掌握它，同时本人打算在深度学习总结完成以后就开始自然语言处理的总结，至于强化学习呢，目前不打算总结了，因为我需要实战已经总结完成的算法，尤其是深度学习和自然语言的处理的实战，所以大方向就这样计划。下面讲讲本节的内容，本节的的内容和以前一样，从最初开始，慢慢探索到LSTM，废话不多说下面开始： RNN（R...
深度学习-神经网络-循环神经网络（一）：RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络；1990年）
u013250861的博客
07-21 1万+
为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？在普通的神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。特别是在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。此外，普通网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文本等，时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。因此，当处理这一类和时序相关的问题时，就需要一种能力更强的模型。循环神经网络（Recurrent Neural Net
【文献翻译】ChronoNet: A Deep Recurrent Neural Network for Abnormal EEG Identification
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ChronoNet:一种用于异常脑电图识别的深度循环神经网络
RNN（循环神经网络）
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实际上RNN是一类具有内部环的神经网络，在处理两个不同的独立序列之间，RNN状态会被重置，因此，你仍可以将一个序列看做是单个数据点，即网络的单个输入。LSTM（Long short term memory，长短时记忆网络），是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。对于这样的网络，如果想要处理数据点的序列或者时间序列则需要向网络同时展示整个序列，即将序列转换为单个数据点。小于1,在连续不断的连乘中，将不可避免的导致整体导数无限趋近于0。
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1.循环神经网络 Recurrent Neural Network 循环神经网络，一般用在 语音识别，例如：Google Assistant, Apple Siri, Amazon Alexa 股票涨跌，随着时间的变化股票的涨跌 自然语言处理（NLP）， 机器翻译， 手势识别 这么多有趣的应用，我们来一探究竟！ 你喜欢玩游戏和机器人吗？查看 Open AI 制造的 DotA 2机...
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在讨论如何使用Matlab实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）之前，首先需要理解RNN的概念及其在深度学习中的作用。 循环神经网络（RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。其核心思想是在每个...
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