RNN等详解

最新推荐文章于 2025-07-24 16:33:48 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangbaoanhadoop/article/details/77905786
本文详细解析了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）及门控循环单元（GRU）的工作原理和技术细节。通过实例帮助读者理解这三种网络如何解决序列数据处理中的梯度消失问题，并对比它们之间的差异。

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机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解
loveting99的博客
09-07 1802
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。
RNN理论详解及tensorflow实战
weixin_43178406的博客
04-30 1794
1. 多元线性回归基本假定与表达式 1.1 基本假定 1.2 具体值的表达方式 1.3 向量表达形式 1.4 矩阵表达方式 2. 多元线性回归求解 2.1 矩阵解 2.2 代数解 2.3 几何解 2.3.1 线性方程组的几何意义 2.3.2 最小二乘法 2.4 正交投影矩阵 3. sklearn中linear model模块简介 3.1 总体概述 3.2 linear_model.LinearRegression 4. 多重共线性 5. 岭回归 5.1 原理简介 5.2 sklearn简介 5.3 选择最佳
【机器学习】详解 RNN
闻韶
07-08 5032
【机器学习】详解 RNN
RNN
热门推荐
对算法理论、算法工程落地、大数据工具等感兴趣
06-06 32万+
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。 ...
一文读懂循环神经网络(RNN)—序列模型+损失函数的详解
wh1236666的博客
07-14 1109
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(循环神经网络)详解
一去不复返的通信er
11-08 3756
RNN学习
rnn 详解
weixin_30344131的博客
02-25 142
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37644325 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783 转载于:https://www.cnblogs.com/fujian-code/p/10432902.html
RNN详解(Recurrent Neural Network)
bestrivern的博客
07-21 14万+
一.概述 RNN用于处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用...
pytorch - RNN参数详解
weixin_47552266的博客
06-17 1200
在使用 PyTorch 训练循环神经网络（RNN）时，需要了解相关类和方法的每个参数及其含义。
关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解
12-23
tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None ) 实例讲解： import ...
详解RNN(数据解释、结构、计算、优缺点)
qq_41915623的博客
06-05 5422
​ 传统的神经网络就像这种全连接网络，每个输入都和中间的隐藏层进行连接，然后输出。但这种网络，完全没有时序特点，无法深度挖掘具有时序特点的数据的特征。例如：x1 = ‘我的手机坏了’，x2 = ‘想买一个256g的苹果’。那么在全连接网络中，就很难理解‘256g的苹果’是真实的苹果还是手机了。​ 于是，就又了RNN（循环精神网络）。 ​ RNN网络会在下一个x中输入前一个网络的输出，不废话，直接上图，以下是我自己理解的图：这个是很多网上经典的图：这张图是转载的一篇博文的，关于RNN这篇博文也写得非常好
RNN与LSTM详解ppt
06-01
本ppt详细介绍了LSTM和RNN的结构及公式推导，并对二者进行了比较
一文详解什么是RNN（循环神经网络）
Machine Learning with Tutors
04-25 5万+
如图所示，你会发现每个cell都会有一个损失，我们已经定义好了损失函数，接下来就是熟悉的一步了，那就是根据损失函数利用SGD来求解最优参数，在CNN中使用反向传播BP算法来求解最优参数，但在RNN就要用到BPTT，它和BP算法的本质区别，也是CNN和RNN的本质区别：CNN没有记忆功能，它的输出仅依赖与输入，但RNN有记忆功能，它的输出不仅依赖与当前输入，还依赖与当前的记忆。在图像处理中，目前做的最好的是CNN，而自然语言处理中，表现比较好的是RNN，因此，我们能否把他们结合起来，一起用呢？
RNN详解
测试
05-01 226
循环神经网络 RNN结构 RNN结构如下： 左侧是RNN的原始结构， 右侧是RNN在时间上展开的结果 RNN的结构，本质上和全连接网络相同 LSTM 网络 LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种...
RNN--详解
GDHBFTGGG的博客
10-07 1040
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。与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有循环结构，能够处理时间序列和其他顺序依赖的数据。其关键在于可以利用前一个时刻的信息，通过隐状态 (Hidden State)在时间步长上进行传递，从而具有记忆性。下面的代码定义了一个基本的 RNN 模型。使用一个嵌入层和一个简单的 RNN 层来对文本进行分类。输出的隐藏状态将传递到全连接层来预测情感标签。# 嵌入层# RNN层# 全连接层。
循环神经网络(RNN)详解：从原理到实践
最新发布
wyy202206174248的博客
07-24 1125
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类专门用于处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN引入了"记忆"的概念，能够利用之前处理过的信息来影响后续的输出。RNN的核心思想是：在处理当前输入时，不仅考虑当前的输入数据，还会考虑之前所有输入数据的"记忆"。这种特性使得RNN非常适合处理时间序列数据、自然语言、语音等具有时序关系的数据。
RNN, LSTM, GRU模型的作用, 构建, 优劣势比较,attention机制
码python的Vinsmoke
10-29 2万+
1. RNN架构解析 1.1 认识RNN模型 学习目标 了解什么是RNN模型. 了解RNN模型的作用. 了解RNN模型的分类. 什么是RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出. 一般单层神经网络结构: RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构: RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产..
RNN源码实现详解
不同于传统的前馈神经网络，RNN能够处理任意长度的输入序列，因此非常适合处理时间序列数据、自然语言处理等任务。RNN通过隐藏层在时间上的反馈，可以利用历史信息，使得网络有能力记住过去的信息。 在本篇文档中，...
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