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第二十四天循环神经网络（RNN）基本原理与实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，它能够处理任意长度的序列，并且能够捕捉序列中的时间依赖关系。RNN的核心思想是网络的隐藏状态可以传递信息，从而使得网络能够在处理序列数据时记忆之前的状态。

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李沐 X 动手学深度学习--第八章循环神经网络以上图近30年的富时100指数，其中，用表示价格，即在时间步（time step）t 时，观察到的价格（ps：t对于上图的这种序列通常是离散的，并且t在整数或者整数的子集上变化。

第二十四天循环神经网络（RNN）LSTM与GRULSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）是两种流行的循环神经网络变体，它们被设计来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。这两种网络都通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。

CNN、RNN、LSTM和Transformer之间的区别和联系CNN和Transformer之间的区别和联系，以及自注意力机制和Transformer结构的详细介绍请查看：CNN和Transfomer介绍。

【深度学习】零基础介绍循环神经网络(RNN)循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）是一种特殊的神经网络，用于处理和分析序列数据（比如时间序列、文本、语音等）。它的特别之处在于，它能够“记住”之前的信息并用来处理当前的数据，这使得它比普通的前馈神经网络（比如卷积神经网络 CNN）更适合处理时间序列数据。

RNN网络详解循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等众多领域都有广泛的应用。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够处理具有时间序列特性的数据，因为它具有内部状态，可以对序列中的历史信息进行记忆和利用。

LSTM (Long Short-Term Memory)正如其名它是长时记忆和短时记忆相结合RNN中将序列信息进行运用，但是也存在他的缺点就是随着时间序列的长度增加，产生梯度消失和梯度爆炸问题，因此长期记忆能力有限，所以引出LSTM。（但是对于较短的序列，RNN 可能能够较好地学习到其中的模式和关系。）

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颠覆LSTM！贝叶斯优化+LSTM+时序预测=Nature子刊！最近发现Nature子刊上，有不少通过贝叶斯优化与LSTM结合，做时间序列预测的文章，效果还都很好！像是准确率近乎100％的BO-LSTM-DWT模型；性能飙升的LSTM-DWT模型……

实验16 循环神经网络（3）目录1.数据处理1.1.数据集下载1.2.数据加载1.2.1读取数据1.2.2词表转换1.2.3封装数据

LSTM学习三维轨迹的Python实现长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络（RNN），广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等任务。在处理具有时间序列特征的数据时，LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够更有效地捕捉长时间依赖关系。本文将详细介绍如何使用LSTM来学习和预测三维轨迹，并提供详细的Python实现示例。

bain.js（十二）：RNN神经网络实战教程 - 音乐乐谱生成 -人人都是作曲家~系列文章：在本篇教程中，我们将一起探索如何使用 brain.js 实现一个简单的音乐乐谱生成系统。我们将通过构建一个 RNN（循环神经网络）模型，训练它学习现有的乐谱数据，并利用模型生成新的音乐片段。brain.js 是一个轻量级且强大的 JavaScript 神经网络库，能够在浏览器中直接运行，适合快速实现神经网络任务。通过这个教程，你不仅能了解如何构建 RNN 模型，还能掌握其在序列数据（如音乐）生成中的应用。

【实验16】基于双向LSTM模型完成文本分类任务目录1 数据集处理- IMDB 电影评论数据集1.1 认识数据集1.2 数据加载1.3 构造Dataset类

循环神经网络RNN笔记默认数据都来自于某种分布，并且所有样本都是独立同分布的（independently and identically distributed，i.i.d.）。然而，大多数的数据并非如此。例如，文章中的单词是按顺序写的，如果顺序被随机地重排，就很难理解文章原始的意思。同样，视频中的图像帧、对话中的音频信号以及网站上的浏览行为都是有顺序的。因此，针对此类数据而设计特定模型，可能效果会更好。

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从爱尔兰歌曲到莎士比亚：LSTM文本生成模型的优化之旅上一篇：《再用RNN神经网络架构设计生成式语言模型》序言：本文探讨了如何通过多种方法改进模型的输出，包括扩展数据集、调整模型架构、优化训练数据的窗口设置，以及采用字符级编码。这些方法旨在提高生成文本的准确性和合理性，同时强调实验和调整对模型设计与优化的重要性。

深度学习实验十四循环神经网络（1）——测试简单循环网络的记忆能力和梯度爆炸实验目录一、数据集构建1.1数据集的构建函数1.2加载数据集并划分1.3 构建Dataset类二、模型构建

基于LSTM的A股股票价格预测系统(torch) ：从数据获取到模型训练的完整实现本文介绍了一个使用LSTM（长短期记忆网络）进行股票价格预测的完整系统。该系统使用Python实现，集成了数据获取、预处理、模型训练和预测等功能。这个代码使用的是 LSTM (Long Short-Term Memory) 模型，这是一种特殊的循环神经网络 (RNN)

跟着问题学15——GRU网络结构详解及代码实战前面一节我们学习了RNN神经网络，它可以用来处理序列型的数据，比如一段文字，视频等等。RNN网络的基本单元如下图所示，可以将前面的状态作为当前状态的输入。

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九、RNN的变体演示代码如下：演示代码如下：

HBU深度学习实验14-循环神经网络（1）循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构．目前，循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上．