循环神经网络
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十一，基于循环神经网络的时序数据聚类算法及其并行化
论文名称基于循环神经网络的时序数据聚类算法及其并行化，王国瑞. 研究对象主要围绕时序数据聚类问题，不同于已有的时序数据聚类方法，本文献的研究是基于循环神经网络的时序数据聚类方法，研究成果可用于金融股票数据分析。 研究动机在时间序列数据挖掘领域，结合循环神经网络将其应用在时间序列数据预测及聚类任务上。 文献综述 基于时间临近度的时序聚类：主要在于序列相似性的衡…
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Tensorflow–RNN-LSTM循环神经网络（三）
network.py: # -*- coding: UTF-8 -*- “”” 神经网络模型相关 RNN-LSTM 循环神经网络 大家之后可以加上各种的 name_scope（命名空间） 用 TensorBoard 来可视化 ==== 一些术语的概念 ==== # Batch size : 批次(样本)数目。一次迭代（Forword 运算（用于得到损失函数）…
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Tensorflow–RNN-LSTM循环神经网络（二）
utils.py： # -*- coding: UTF-8 -*- “”” 实用方法 “”” import os import sys import argparse import datetime import collections import numpy as np import tensorflow as tf “”” 此例子中用到的数据是从 T…
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深度学习面试题32：循环神经网络原理(RNN)
目录 单层神经网络 RNN原理 经典RNN结构 N VS 1 RNN结构 1 VS N RNN结构 Pytorch文本分类实践 参考资料 RNN 的英文全称是 Recurrent Neural Networks ，即循环神经网络，他是一种对序列型数据进行建模的深度模型。在学习之前，先来复习基本的单层神经网络。 单层神经网络 单层网…
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RNN循环神经网络与LSTM长短期人工神经网络（超级简洁，全是大白话，来个会识字的就能看懂）
这是最基础的多输入单输出的Rnn吧。比如讲了一段话，然后发现重点。Rnn中最明显的缺点就是共享了一组U，W，b，都是不变的，看这个输出y和hi，其中这个图中hi就是h1，h2，h3，还可以发现h2依赖于h1的结果，h3依赖于h2的结果，等等。Rnn可以是多个并且有序，比如像人物说话，或者做事一样，都是有时间序列的，就可以模仿真实人物一样，一个接着一个。而不是…
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【CS231N】笔记7_循环神经网络
RNN 传统的NN都是离散地处理输入的序列信息，如下图所示，一个输入得到一个输出，彼此之间没任何联系，这对于具有关联顺序的序列而言并不友好。 如果需要数据的关联性让神经网络知道，就需要让神经网络记住之前网络的信息，以达到网络信息的关联性。如下图所示，Data0 经过神经网络得到的当前状态描述S(t)，由S(t)生成Y(t)；到了Data1 的时候，产…
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[ DLPytorch ] 文本预处理&语言模型&循环神经网络基础
文本预处理 实现步骤（处理语言模型数据集距离） 文本预处理的实现步骤读入文本：读入zip / txt 等数据集 with zipfile.ZipFile(‘./jaychou_lyrics.txt.zip’) as zin: with zin.open(‘jaychou_lyrics.txt’) as f: corpus = f.read().decode(…
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《百面》-10.循环神经网络
1.循环神经网络和卷积神经网络 问题1：处理文本数据时，循环神经网络与前馈神经网络相比有什么特点？ 答：nett=Uxt+Wht−1,hf=f(nett),y=g(VhT)net_t=Ux_t+Wh_{t-1},h_f=f(net_t),y=g(Vh_T)nett=Uxt+Wht−1,hf=f(nett),y=g(VhT)f,g为**函数，U为输…
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循环神经网络之LSTM
1、从LSTM的经典图入手 可以看到中间的 cell 里面有四个黄色小框:– 每一个小黄框代表一个前馈网络层，其实就是经典的神经网络的结构– 这个cell神经元个数和隐藏层个数皆可以设置– 其中1、2、4层的**函数是 sigmoid，第三层的**函数是 tanh。 2、对LSTM的理解 1）、cell 的状态是一个向量，是有多个值的 — cell在…
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PyTorch深度学习实践（十二）循环神经网络基础篇
对线性层的复用Dense网络：稠密网络RNN专门用来处理带有序列模式的数据，也使用权重共享减少需要训练的权重的数量RNN Cell本质是一个线性层，把一个维度映射到另一个维度循环神经网络的**函数用的是tanh,因为tanh的取值在-1到+1之间把RNN Cell以循环的方式把序列（x1,x2,…）一个一个送进去，然后依次算出隐藏层(h1,h2…)的过程,每…
