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AI扶我青云志

ANN、CNN、RNN 深度解析上次的博客讲解的是深度学习的大致内容，但对于三大神经网络层面并不是很详细，所以我写这个博客来对ANN、CNN、RNN进行更深、更全面的讲解。

野生的程序媛

第三章卷积神经网络卷积是卷积神经网络的核心操作，主要功能是在图像或特征上滑动卷积核（滤波器），提取新的特征。根据维度不同可分为：

Word2Vec介绍Word2Vec的实现说明及代码示例，涵盖原理概述、使用Gensim的实践示例，以及关键步骤的底层实现思路。

深度学习_乌冬面

RNN为什么不适合大语言模型在自然语言处理（NLP）领域中，循环神经网络（RNN）及衍生架构（如LSTM）采用序列依序计算的模式，这种模式之所以“限制了计算机并行计算能力”，核心原因在于其时序依赖的特性：

24毕业生从零开始学ai

循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具在人工智能和机器学习的广阔领域中，处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络，在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN 都发挥着关键作用。本文将深入探讨 RNN 的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其广泛的应用场景。

我不是小upper

讲透 RNN 到 Transformer ！！！哈喽，我是我不是小upper~在深度学习领域，序列数据处理一直是重要的研究方向，从语音识别到自然语言处理，从时间序列分析到机器翻译，数据都以序列的形式存在。今天咱们就来聊聊从 RNN 到 Transformer 的演变历程，一起探究为什么 “Attention Is All You Need”？

Transformer、RNN (循环神经网络) 和 CNN (卷积神经网络)的区别我们来详细对比一下 Transformer、RNN (循环神经网络) 和 CNN (卷积神经网络) 这三种在深度学习中极其重要的架构，并通过具体例子说明它们的区别。

深度学习5——循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类专门处理序列数据的神经网络，其显著特征是神经元连接中存在循环结构，允许信息在时间维度上传递。与前馈神经网络不同，RNN能够利用历史时刻的信息来影响当前输出，具备"记忆"能力，这使其在处理具有时序依赖的数据时表现出独特优势。

摘取一颗天上星️

LSTM梯度推导与梯度消失机制解析LSTM（长短期记忆网络）通过精妙的门控设计解决了传统RNN的梯度消失问题。我们将深入推导LSTM参数的梯度传播过程，揭示其保持梯度流动的数学本质。

只有左边一个小酒窝

（九）现代循环神经网络（RNN）：从注意力增强到神经架构搜索的深度学习演进现代循环神经网络的内容，将介绍几种先进的循环神经网络架构，包括门控循环单元（GRU）、长短期记忆网络（LSTM）的变体，以及注意力机制等。这些内容将帮助你更深入地理解循环神经网络的发展和应用。

系统掌握PyTorch：图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。本文通过代码驱动的方式，系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧，涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程，并实现线性回归与多层感知机模型。

循环神经网络(RNN)：从理论到翻译循环神经网络（RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络，如时间序列、自然语言或语音。与传统的全连接神经网络不同，RNN具有"记忆"功能，通过循环传递信息，使其特别适合需要考虑上下文或顺序的任务。它出现在Transformer之前，广泛应用于文本生成、语音识别和时间序列预测（如股价预测）等领域。

NLP学习路线图（二十二）：循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）的广阔天地中，序列数据是绝对的核心——无论是流淌的文本、连续的语音还是跳跃的时间序列，都蕴含着前后紧密关联的信息。传统神经网络如同面对一幅打散的拼图，无法理解词语间的顺序关系，注定在序列任务上举步维艰。而循环神经网络（RNN）的诞生，正是为了解决这一核心挑战，为机器赋予了处理序列信息的记忆能力。

RNN和CNN使用场景区别RNN（循环神经网络）和 CNN（卷积神经网络）是深度学习中两种核心架构，它们的使用场景主要取决于数据结构和任务需求。以下是两者的关键区别及典型应用场景：

RNN循环网络：给AI装上“记忆“（superior哥AI系列第5期）嘿！小伙伴们，又见面啦！👋 上期我们学会了让AI"看懂"图片，今天要给AI装上一个更酷的技能——记忆力！🧠

深度学习笔记25-RNN心脏病预测(Pytorch)RNN 的核心特点是它能够利用序列中的历史信息来影响当前的输出。记忆性：RNN 能够利用历史信息来影响当前的输出，这使得它在处理序列数据时非常有效。例如，在自然语言处理中，RNN 可以利用前面的单词来预测下一个单词。

第1天：认识RNN及RNN初步实验（预测下一个数字）RNN（循环神经网络）是一种专门设计用来处理序列数据的人工神经网络。它的核心思想是能够“记住”之前处理过的信息，并将其用于当前的计算，这使得它非常适合处理具有时间顺序或上下文依赖关系的数据。

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RNN结构扩展与改进：从简单循环网络到时间间隔网络的技术演进本文系统介绍 RNN 结构的常见扩展与改进方案。涵盖简单循环神经网络（SRN）、双向循环神经网络（BRNN）、深度循环神经网络（Deep RNN）等多种变体，解析其核心架构、技术特点及应用场景，展现 RNN 在处理序列数据时的灵活性与适应性，为相关领域研究与应用提供技术参考。

lstm 长短期记忆视频截图 kaggle示例【官方双语】LSTM（长短期记忆神经网络）最简单清晰的解释来了！_哔哩哔哩_bilibili.[short,input]*[2.7,1.63]+b=5.95

循环神经网络（RNN）：原理、架构与实战循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类专门处理序列数据的神经网络，如时间序列、自然语言、音频等。与前馈神经网络不同，RNN 引入了循环结构，能够捕捉序列中的时序信息，使模型在不同时间步之间共享参数。这种结构赋予了 RNN 处理变长输入、保留历史信息的能力，成为序列建模的强大工具。