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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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但有時(shí)我們也會(huì)希望模型能聯(lián)系下上文進(jìn)行理解,比如預(yù)測“我在法國長大......我會(huì)說流利的法語。”這句話的最后一個(gè)詞。最近的信息提示是這個(gè)詞很可能是一種...
2018-05-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 10.6萬 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
這是一個(gè)delay模型,經(jīng)過一段延遲,即把所有輸入都讀取后,在decoder中獲取輸入并輸出一個(gè)序列。這個(gè)模型在機(jī)器翻譯中使用較廣泛,源語言輸在入放入e...
如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時(shí)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(huì)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
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(huì)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
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(gè)人物,在讀小說時(shí)候我們都會(huì)記住,但有些是不重要的這時(shí)候...
2018-10-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 1.6萬 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的詳細(xì)介紹
在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于文本生成、機(jī)器翻譯還有看圖描述等,在這些場景中很多都出現(xiàn)了RNN的身影。
2018-05-11 標(biāo)簽:RNN 1.4萬 0
普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP與RNN不得不說的秘密
那么將這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,比如第一個(gè)數(shù)據(jù) “他/r”,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) “他->r”的一個(gè)映射,第二個(gè)數(shù)據(jù) “向/p”,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)一個(gè) “向...
2017-12-11 標(biāo)簽:rnn 7877 0
相同點(diǎn): 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。 前向計(jì)算產(chǎn)生結(jié)果,反向計(jì)算模型更新。 每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向可以多個(gè)神經(jīng)元共存,縱向可以有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。
什么是RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))?RNN的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種專門用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它能夠在序列的演進(jìn)方向上進(jìn)行遞歸,并通...
2024-07-04 標(biāo)簽:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理rnn 7039 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(gè)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) 6492 0
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中,讓模型充滿記憶力的研究很早便開始了,Saratha Sathasivam 于1982 年提出了霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò),但是由于它實(shí)現(xiàn)困難,在...
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練好之后,在輸入層給定一個(gè)x,通過網(wǎng)絡(luò)之后就能夠在輸出層得到特定的y,那么既然有了這么強(qiáng)大的模型,為什么還需要RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))呢?
2018-05-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 5318 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(gè)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 5239 0
一種可以減少RNN訓(xùn)練時(shí)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 5040 0
淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行原理及實(shí)現(xiàn)示例
當(dāng)輸入數(shù)據(jù)具有依賴性且是序列模式時(shí),CNN 的結(jié)果一般都不太好。CNN的前一個(gè)輸入和下一個(gè)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 4994 0
什么是RNN (循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))?
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),它使用過去的信息來提高網(wǎng)絡(luò)處理當(dāng)前和將來輸入的性能。RNN 的獨(dú)特之處在于該網(wǎng)絡(luò)包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。
2024-02-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)rnn 4965 0
上海交大提出切片循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其速度是標(biāo)準(zhǔn)RNN的136倍
每個(gè)數(shù)據(jù)集的結(jié)果如表2所示。我們選擇不同的n和k值,得到不同的SRNN。例如,SRNN(16,1)表示n = 16且k = 1,當(dāng)T為512時(shí),可以得到...
2018-08-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)RNN 4702 0
貝塞爾曲線在手寫識(shí)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 4438 0
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