本文主要介绍的是循环神经网络RNN及其研究进展，其中的主要内容来自于一篇2019年的ICLR论文，论文原文如下 AntisymmetricRNN: A Dynamical System View on Recurrent Neural Networksarxiv.org 一、RNN与LSTM在机器学习领域中，循环神经网络（RNN）可以说是一块相当重要的组成部分了，由于它能够在处理
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2023-09-14 15:54:09
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由于卷积神经网络不擅长处理语音数据、翻译语句等有先后顺序的数据结构。随之而来的循环神经网络(Recurrent Natural Network,RNN)它特别适合处理序列数据，RNN已经成功应用于自然语言处理(Neuro-Linguistic Programming)、语音识别、图像标注、智能翻译等场景中。 RNN网络结构的应用 随着深度学习的不断发展和网络结构的优化，循环神经网络出现其
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2023-06-16 19:03:19
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# RNN神经网络模型
人工智能领域中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种强大的模型，用于处理序列数据。它具有记忆能力，可以处理变长输入序列，并在每个时间步骤上产生输出。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中取得了显著的成果。
## 什么是RNN
RNN是一种具有循环连接的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN将前一时刻的隐藏状
原创
2023-09-07 08:32:04
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RNN网络组成循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是用来建模序列化数据的一种主流深度学习模型。传统的前馈神经网络一般的输入都是一个定长的向量，无法处理变长的序列信息，即使通过一些方法把序列处理成定长的向 量，模型也很难捕捉序列中的长距离依赖关系。RNN则通过将神经元串行起来处理序列化的数据。由于每个神经元能用它的内部变量保存之前输入的序列信息，因此
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2023-10-18 20:22:55
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一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图： 2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1
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2023-09-25 09:45:14
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1. 场景与应用 在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。
2. RNN的作用 传统的神经网络DNN或者CNN网络他们的输入和输出都是独立的。
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2023-07-07 15:02:15
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一、RNN 1、定义 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。 2、recurr
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2023-07-28 23:08:46
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http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2643868/2019-05-09 22:51:03目录：前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 RNN的前向运算 RNN的参数更新 一．前言前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问...
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2021-07-01 10:53:10
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——DNN和CNN，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(Re
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2024-01-03 13:24:43
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http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2643868/2019-05-09 22:51:03目录：前言 RNN知识结构 简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新 RNN的前向运算 RNN的参数更新 一．前言前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问...
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2019-05-12 09:32:39
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我们为什么需要循环神经网络（RNN）？ 序列是相互依赖的数据流，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如时间序列数据、信息性的字符串等。比如股市数据这样的时间序列数据，单个数据表示当前价格，但是全天的数据会有不一样的变化，促使我们作出买进或卖出的决定。 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，它不仅考虑前
wiki百科：递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。我们一般所说的RNN就是第一种，时间递归神经网络，又名循环神经网络。它与传统的神经网络最大的差别之处就在于，它隐藏层之间的节点不再是无连接的，而是有连接的。每次的输入不再只有输入层还包
神经网络0、原理0.1、一个简单的例子0.2、神经网络的核心结构是什么呢？0.3、建立神经网络0.4、笔者对神经网络结构及其计算原理的理解1、Python建立神经网络2、Python代码参数详细解释3、推荐书单《Python神经网络编程》 ★佐佑思维二维码★ 0、原理神经网络就是利用计算器的计算功能来实现一种预测！这个预测结果的本质就是数字0.1、一个简单的例子一台计算机对”3×4“的输入进行处
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2023-06-30 16:16:59
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RNN（循环神经网络）详解为什么要引入RNN？ 我们可以把一个普通的神经网络当成一个能够你和任意函数的黑盒，只要训练的数据足够多，给定特定的x，我们就可得到希望的y。结构如下 该模型可以用于处理单独的一个一个的输入。但是，当我们处理序列信息时，即前面的输入跟后面的输入是有关系的，普通的神经网络模型就无法实现了。 以nlp中的一个词性标注任务来看：将“ 我爱学习 ”这句话进行词性标注时，学习这个词既
深度学习之RNNRNN基本概述RNN的优势及结构形式RNN的前向传播过程BPTT算法LSTMGRU：LSTM的变体双向RNN RNN基本概述我们首先看一下百度百科对于RNN的解释：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（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（rec
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2023-10-09 23:38:31
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近期学习了RNN（循环神经网络），但网上的代码大多都是python编写的，且基本都是用工具箱。于是自己结合网上的代码，用MATLAB进行了编写，大致框架如下，但可能存在问题，希望与读者多交流，后面的激活函数可以选择sigmid/tanh/Ruel. % implementation of RNN
% 以自己编写的函数为例进行计算
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2023-12-17 13:46:51
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文章目录1. 前言2. LSTM模型结构2.1 细胞状态2.2 LSTM之遗忘门2.3 LSTM之输入门2.4 LSTM之细胞状态更新2.5 LSTM之输出门 1. 前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据。大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业
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2023-06-16 19:23:29
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循环神经网络（RNN）又称递归神经网络，是一种功能强大的神经网络类型，也是目前最先进的顺序数据算法之一。循环神经网络（RNN）利用它的内部记忆来处理任意时序的输入序列，目前常用于处理如手写识别、语音识别等。循环神经网络（RNN）顾名思义，它带有一个指向自身的环，这个环装神经网络表示它用以传递当前时刻处理的信息给下一时刻使用，它对相同神经网络进行多重复制，每一时刻的神经网络会传递信息给下一时刻。 初
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2023-08-12 20:56:54
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区域卷积神经网络：Regions with CNN features，简称 R-CNN论文：Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation (thecvf.com)cnn识别整个图像，输出一个结果R-cnn识别整个图像，输出多个结果 RCNN分为四步：
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2024-01-09 14:58:51
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人工神经网络Artificial Neural Nerworks 基本术语概念：人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）感知器（Perceptron）：以一个实数值向量作为输入，计算输入的线性组合，如果结果大于某个阈值输出1，否则输出-1。权值（weight）：贡献率。线性可分（linearly separable）Delta法则（delta rul
