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pytorch nn.RNN demo之前已经讲过关于RNNCell的实现了.这里用LLM写了一个简单的nn.RNN demo：可以看到，nn.RNN默认会输出两个张量：一个是最后一个时间步的所有层，一个是最后一层的所有时间步。它是不会输出“所有时间步的所有层”的。

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深度学习自然语言处理(RNN) day_02生物神经元：感知机（Perceptron），又称神经元（Neuron，对生物神经元进行了模仿）是神经网络（深度学习）的起源算法，1958年由康奈尔大学心理学教授弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出，它可以接收多个输入信号，产生一个输出信号。

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RNN（循环神经网络）原理与结构循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类专门用于处理序列数据（如时间序列、文本、语音等）的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN在每个时间步都会将前一时刻的隐藏状态（hidden state）作为输入之一，从而能够保留和传递历史信息，捕捉序列内部的时间依赖关系。

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第R8周：RNN实现阿尔兹海默病诊断（pytorch）- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rnFa-IeY93EpjVu0yzzjkw) 中的学习记录博客** - **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**

【神经网络、Transformer及模型微调】目录一、从现实问题看神经网络1、为什么网络越深（参数越多）能力越强2、为什么需要激活函数（非线性函数）

【现代深度学习技术】现代循环神经网络07：序列到序列学习（seq2seq）【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【现代深度学习技术】现代循环神经网络06：编码器-解码器架构【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【现代深度学习技术】现代循环神经网络04：双向循环神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

文章六：《循环神经网络（RNN）与自然语言处理》当你说"我想看科幻片"时，AI助手能立刻推荐《星际穿越》，这背后是RNN在"读心"！今天，我们将用Python搭建一个能写诗、判情感、甚至聊人生的人工智能。

【现代深度学习技术】现代循环神经网络03：深度循环神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【现代深度学习技术】现代循环神经网络02：长短期记忆网络（LSTM）【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

长短期记忆（LSTM）简介RNN 的主要限制在于它无法记住很长的序列，并且会陷入梯度消失的问题。当添加更多具有某些激活函数的层时，神经网络中损失函数的梯度趋近于零，这使得网络难以训练。

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RNN——循环神经网络一.基本结构1.目标：处理序列数据（时间序列，文本，语音等），捕捉时间维度上的依赖关系核心机制：通过隐藏状态（hidden State）传递历史信息，每个时间步的输入包含当前数据和前一步的隐藏状态

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深度循环神经网络H t 1 = f 1 ( H t − 1 1 , X t ) ⋮ H t j = f j ( H t − 1 j , H t j − 1 ) ⋮ O t = g ( H t L ) \begin{aligned} \mathbf{H}_t^1 &= f_1(\mathbf{H}_{t-1}^1, \mathbf{X}_t) \\ &\vdots \\ \mathbf{H}_t^j &= f_j(\mathbf{H}_{t-1}^j, \mathbf{H}_t^{j-1}) \\ &\vdots \\ \

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长短期记忆网络（LSTM）上面的这个公式，右侧的两个相加，可以得到 C t C_t Ct 在 [ − 2 , 2 ] [-2,2] [−2,2] 之间。

TensorFlow深度学习实战——基于循环神经网络的文本生成模型循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 领域中被广泛应用于各种任务，其中一种应用是构建语言模型。语言模型能够根据前面的单词预测文本中下一单词，语言模型对于机器翻译、拼写校正等高级任务至关重要。语言模型预测序列中下一个单词的能力使其成为一种生成模型，可以通过从词汇中不同单词的输出概率中进行采样生成文本。训练数据是一个单词序列，标签是序列中下一时刻出现的单词。

【现代深度学习技术】循环神经网络07：通过时间反向传播【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

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循环神经网络RNN---LSTM循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用。