rnn

提娜米苏1 天前
rnn·注意力机制
注意力机制：Jointly Learning to Align and Translate中从双向RNN编码器到软对齐的完整流程论文标题“Jointly Learning to Align and Translate”点明了其核心贡献：模型在一个统一的框架内，同时学习翻译任务和源语言与目标语言之间的词语对齐关系。这种对齐是通过注意力权重 αij 隐式学习得到的，它量化了在生成目标词 yi 时，对源词 xj 的关注程度。
IT古董2 天前
rnn·神经网络·lstm
【第七章:时间序列模型】2.时间序列统计模型与神经网络模型-(3)神经网络预测时间序列模型： 从RNN,LSTM到nbeats模型时间序列预测是机器学习与深度学习领域中的核心任务之一。与传统的统计模型（如ARIMA）相比，神经网络模型在非线性特征建模、复杂模式捕捉、长期依赖关系处理等方面表现更强大。本节将系统讲解神经网络时间序列预测模型的发展脉络——从最早的 RNN（循环神经网络），到应对梯度问题的 LSTM（长短期记忆网络），再到突破性地实现非循环结构的 N-BEATS（Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting） 模型。
rengang663 天前
人工智能·rnn·深度学习
14-循环神经网络（RNN）：分析RNN在序列数据中的表现和特点循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN通过引入循环结构，使其能够在处理当前输入时考虑之前的输入信息，从而捕捉数据中的时序依赖关系。这种特性使得RNN在处理诸如自然语言处理、语音识别、时间序列预测等序列数据问题时表现出色。
文火冰糖的硅基工坊4 天前
人工智能·rnn·lstm
[人工智能-大模型-125]：模型层 - RNN的隐藏层是什么网络，全连接？还是卷积？RNN如何实现状态记忆?RNN 的隐藏层通常是**全连接（Fully Connected）**的，而不是卷积。在每个时间步（timestep），RNN 单元会接收两个输入：
文火冰糖的硅基工坊4 天前
人工智能·rnn·深度学习
[人工智能-大模型-122]：模型层 - RNN是通过神经元还是通过张量时间记录状态信息？时间状态信息是如何被更新的？这是一个触及RNN（循环神经网络）核心机制的深刻问题。我们来用清晰、准确又通俗的方式回答：直接答案：RNN通过一个“张量”（Tensor）来存储和传递状态信息。
zhangfeng11335 天前
人工智能·rnn·lstm
移动流行区间法（MEM）的原理和与LSTM、ARIMA等时间序列方法的区别移动流行区间法（MEM）是一种基于历史流行病学数据，通过统计模型来定量界定疾病流行阈值、识别流行开始和评估流行强度的监测预警方法。下面这个流程图可以帮助你直观地把握MEM的核心步骤与逻辑：
文火冰糖的硅基工坊7 天前
人工智能·rnn·深度学习
[人工智能-大模型-117]：模型层 - 用通俗易懂的语言，阐述循环神经网络的结构想象一下你正在读一本书。当你读到第二页时，你不会忘记第一页的内容，你会把前面的情节记在脑子里，这样才能理解现在这一章在讲什么。大脑有“记忆”，能把过去的信息带到当前时刻。
文火冰糖的硅基工坊7 天前
人工智能·rnn·深度学习
[人工智能-大模型-118]：模型层 - RNN状态记忆是如何实现的？是通过带权重的神经元，还是通过张量？RNN的状态记忆是通过一个“带权重的神经网络计算”生成的张量（Tensor）来实现的。 更准确地说：“张量”是记忆的“载体”，而“带权重的神经元”（即神经网络计算）是更新这个张量的“机制”。
~kiss~9 天前
人工智能·rnn·cnn
CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络）CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络）是深度学习中两种针对不同数据类型设计的网络结构核心机制：通过卷积操作和池化操作处理数据，依赖局部感受野（局部感受野，Local Receptive Field）和参数共享 卷积层：用卷积核提取局部特征（如图像中的边缘、纹理），每个卷积核只关注输入的局部区域（局部感受野），且同一卷积核在输入上滑动时参数复用（参数共享），大幅减少计算量 池化层：对特征图降维，保留关键信息，增强平移不变性（如图像中物体轻微移动不影响识别） 数据假设：输入数据具有空间局部相关性（如
天地之于壹炁兮10 天前
人工智能·rnn·深度学习·transformer
神经网络进化史：从理论到变革神经网络发展的主要里程碑事件时间线图，展示了从早期理论到现代应用的完整演进过程：技术影响对比：当前神经网络已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，但仍面临可解释性、能耗等挑战。2025年最新研究显示，神经网络开始展现出类似人类的泛化能力，标志着AI发展进入新阶段‌。
加油吧zkf14 天前
人工智能·rnn·自然语言处理
循环神经网络 RNN：从时间序列到自然语言的秘密武器RNN（Recurrent Neural Network）是一类能够“记忆序列信息”的神经网络，它是处理时间序列、语音、自然语言、传感器数据等任务的核心模型，是 NLP 走向深度学习时代的关键技术之一。
曾经的三心草14 天前
人工智能·rnn·深度学习
深度学习9-循环神经网络提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档两个领域：一个计算机视觉，图像识别，CNN,Transformer,卷积神经网络 还有一个就是自然语言处理了，循环神经网络，RNN，Transformer
岁月的眸16 天前
人工智能·rnn·深度学习
【循环神经网络基础】为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？在普通的神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。
jjjxxxhhh12317 天前
人工智能·rnn·lstm
【AI】-RNN/LSTM ，Transformer ，CNN 通俗介绍我们可以把构建AI模型想象成建房子。第一部分：框架 - 你的建筑工具包 框架就是你的建筑工具包，它提供了钢筋、水泥、预制板、起重机等，让你能更高效、更安全地盖房子，而不用从烧制水泥、冶炼钢筋开始。
墨利昂17 天前
人工智能·rnn·深度学习
10.17RNN情感分析实验：加载预训练词向量模块整理在NLP情感分析任务中，词向量的质量直接影响模型性能。尤其是当训练数据规模有限时，从零训练词嵌入层很容易出现过拟合。而预训练词向量通过大规模语料学习到的通用语义表示，能为模型提供坚实的特征基础。本文结合MindSpore官方教程及RNN情感分析实验实践，聚焦预训练词向量加载这一核心模块，拆解实现逻辑、关键细节及优化思路。
孤狼灬笑18 天前
rnn·深度学习·算法·cnn·生成模型·fnn
深度学习经典分类(算法分析与案例)目录前馈神经网络（FNN）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）生成模型总结与展望深度学习是人工智能的重要分支，其分类方式多样，主要可以从学习方式、模型架构和应用场景等角度进行划分。例如，按照学习方式可分为监督学习、无监督学习和强化学习；按照应用场景分类，深度学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域。比如，CNN在医疗诊断中用于分析医学图像，RNN和Transformer在机器翻译和文本生成中表现优异。本文主要是从模型架构的角度来进行分类的。
星期天要睡觉18 天前
人工智能·python·rnn·深度学习·神经网络
深度学习——循环神经网络（RNN）实战项目：基于PyTorch的文本情感分析基于RNN的文本情感分析（Sentiment Analysis）在自然语言处理中（NLP），情感分析 是一种常见任务，它用于判断一段文字的情感倾向（如正面、负面、中性等）。 例如：
星期天要睡觉18 天前
人工智能·python·rnn·深度学习·神经网络
深度学习——循环神经网络（RNN）在深度学习的众多模型中，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 是专门为处理序列数据而设计的一类模型。传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）只能接受固定长度的输入，并且假设输入样本之间相互独立，这在图像分类等任务中表现良好。然而，对于自然语言、时间序列、语音信号等时间依赖性强的任务，这种假设显然不成立。
java1234_小锋18 天前
python·rnn·深度学习·tensorflow2
TensorFlow2 Python深度学习 - 循环神经网络（LSTM）示例锋哥原创的TensorFlow2 Python深度学习视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1X5xVz6E4w/
tt55555555555518 天前
rnn·深度学习·transformer
从RNN到Transformer：深度学习架构革命本文是对Transformer模型论文《Attention is All You Need》的深度解读与教学总结