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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network， RNN）是一類以序列（sequence）數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸（recursion）且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recursive neural network）。
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在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。
2023-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器深度學(xué)習(xí) 1.9k 0
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 標(biāo)簽：RGB過濾器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.7k 0
簡述深度學(xué)習(xí)中的Attention機(jī)制
Attention機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中得到了廣泛的應(yīng)用，本文通過公式及圖片詳細(xì)講解attention機(jī)制的計算過程及意義，首先從最早引入attention到...
2023-02-22 標(biāo)簽：機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí)rnn 2.4k 0
結(jié)合計算機(jī)視覺深入理解視覺Transformer技術(shù)
一般講解transformer都會以機(jī)器翻譯任務(wù)為例子講解，機(jī)器翻譯任務(wù)是指將一種語言轉(zhuǎn)換得到另一種語言，例如英語翻譯為中文任務(wù)。
2023-02-09 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺cnnTransformer 1.1k 0
機(jī)器視覺（Machine Vision）是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個重要分支，目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 ? 一般認(rèn)為機(jī)器視覺是通過光學(xué)裝置...
基于不同數(shù)據(jù)模態(tài)的人類動作識別綜述
RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機(jī)捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對象（物體）像素點(diǎn)移動到下一幀的移動量，由于通常是由 RGB 模態(tài)數(shù)據(jù)所進(jìn)一...
2022-10-13 標(biāo)簽：RGB圖像識別機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6k 0
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）原理和模型概述
RNN是最強(qiáng)大的模型之一，它使我們能夠開發(fā)如分類、序列數(shù)據(jù)標(biāo)注、生成文本序列（例如預(yù)測下一輸入詞的SwiftKey keyboard應(yīng)用程序），以及將一...
2022-07-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能rnn 3.8k 1
相同點(diǎn)： 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。 前向計算產(chǎn)生結(jié)果，反向計算模型更新。 每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向可以多個神經(jīng)元共存,縱向可以有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。
在一篇隨附的論文（https://arxiv.org/pdf/1906.01083.pdf）中，F(xiàn)acebook 的研究人員指出，雖然 WaveNet ...
2019-07-18 標(biāo)簽：Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)rnn 3.7k 0
RNN存在的問題及其改進(jìn)方法，并介紹更多復(fù)雜的RNN變體
梯度爆炸/消失不僅僅是RNN存在的問題。由于鏈?zhǔn)椒▌t和非線性激活函數(shù)，所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括前向和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都會出現(xiàn)梯度消失/爆炸...
2019-05-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度rnn 1.7萬 0
在交通領(lǐng)域等需要構(gòu)建大型圖網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，深度圖網(wǎng)絡(luò)似乎“舉步維艱”。
貝塞爾曲線在手寫識別中有著很長的應(yīng)用歷史，基于貝塞爾曲線可以對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行更加連續(xù)的表達(dá)，對于不同的采樣率和分辨率更加魯棒。在貝塞爾曲線表達(dá)中，每一條曲...
2019-03-12 標(biāo)簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 4.7k 0
一種可以減少RNN訓(xùn)練時內(nèi)存需求的新方法
我們認(rèn)為這是由于無遺忘可逆模型（no-forgetting reversible models）的基本限制導(dǎo)致的：如果任何隱藏狀態(tài)都不能被遺忘，那么任何...
2018-10-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5.2k 0
STEP 1: 決定從“細(xì)胞狀態(tài)”中丟棄什么信息即“忘記門”。比如一篇小說的推導(dǎo)，小說中可能有幾個人物，在讀小說時候我們都會記住，但有些是不重要的這時候...
2018-10-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 1.6萬 0
淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、變體及應(yīng)用
AI對話的未來已經(jīng)取得了第一個重大突破，這一切都要感謝語言建模的發(fā)電廠，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-10-04 標(biāo)簽：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5.5k 0
運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...
2018-09-13 標(biāo)簽：CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0
如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時間序列預(yù)測
為了做到這一點(diǎn)，我們需要先對CSV文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，把處理后的數(shù)據(jù)加載到pandas的數(shù)據(jù)框架中。之后，它會輸出numpy數(shù)組，饋送進(jìn)LSTM。Ke...
2018-09-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KerasRNN 2.1萬 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法解析
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）現(xiàn)已成為國際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家研究的重要對象之一。它是一種節(jié)點(diǎn)定向連接成環(huán)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初由Jordan，Pineda．Willi...
2018-09-05 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.9k 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM算法解析
我們知道，RNN是一類功能強(qiáng)大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，RNN一個重要的優(yōu)點(diǎn)在于，其能夠在輸入和輸出序列之間的映射過程中利用上下文相關(guān)信息。但是RNN存在著梯...
2018-09-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6.8k 0
淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理及實現(xiàn)示例
當(dāng)輸入數(shù)據(jù)具有依賴性且是序列模式時，CNN 的結(jié)果一般都不太好。CNN的前一個輸入和下一個輸入之間沒有任何關(guān)聯(lián)，所以所有的輸出都是獨(dú)立的。
2018-08-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5.1k 0
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