rnn

深度学习笔记22-RNN心脏病预测(Tensorflow)四、编译模型五、训练模型compile_metrics：83.6451%

长短期记忆网络（LSTM）目标：解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，显式建模长期依赖关系核心创新：引入细胞状态（Cell State）和门控机制，通过三个门结构精确控制信息流动

第1讲：Transformers 的崛起：从RNN到Self-Attention循环神经网络(RNN)是最早处理序列数据的深度学习结构。RNN的核心思想是在处理序列的每个时间步时保持一个"记忆"状态。

【深度学习】#9 现代循环神经网络主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习 PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI

循环神经网络（RNN）目标：处理序列数据（如文本、时间序列），通过循环连接传递隐藏状态，捕捉序列的动态依赖关系。核心特性：

【深度学习】#8 循环神经网络主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习 PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI

艾醒(AiXing-w)

探索大语言模型（LLM）：循环神经网络的深度解析与实战（RNN、LSTM 与 GRU）循环神经网络之所以得名，是因为它在处理序列数据时，隐藏层的节点之间存在循环连接。这意味着网络能够记住之前时间步的信息，并利用这些信息来处理当前的输入。想象一下，我们正在处理一段文本，每个单词就是一个时间步的输入。RNN 在读取每个单词时，不仅会考虑当前单词的含义，还会结合之前已经读过的单词信息，从而更好地理解整个句子的语境。用数学公式来表示，假设我们有一个输入序列 x 1 , x 2 , . . . , x T x_1,x_2,...,x_T x1,x2,...,xT，在时间步t，RNN 的隐藏状态

吹风看太阳

机器学习06-RNN优点：缺点：RNN 及其变体在序列建模领域具有重要的地位和广泛的应用。尽管存在一些训练难点和局限性，但通过不断的研究和改进，如优化训练算法、设计更有效的网络结构等，RNN 的性能和适用范围得到了不断提升。随着深度学习技术的不断发展，相信 RNN 将在更多领域发挥更大的作用，并与其他技术相结合，为解决复杂的序列问题提供更强大的工具。

【现代深度学习技术】循环神经网络05：循环神经网络的从零开始实现【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

吹风看太阳

机器学习02——RNN

啥都鼓捣的小yao

实战5：Python使用循环神经网络生成诗歌在我们学习了课程8后，我们在实战练习一个例子。你的主要任务：学习如何使用简单的循环神经网络（Vanilla RNN）生成诗歌。亚历山大·谢尔盖耶维奇·普希金的诗体小说《叶甫盖尼·奥涅金》将作为训练的文本语料库。

【现代深度学习技术】循环神经网络03：语言模型和数据集【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

James. 常德 student

RNN - 序列模型p ( x ) = p ( x 1 ) ⋅ p ( x 2 ∣ x 1 ) ⋅ p ( x 3 ∣ x 1 , x 2 ) ⋯ p ( x T ∣ x 1 , … , x T − 1 ) p(\mathbf{x}) = p(x_1) \cdot p(x_2 | x_1) \cdot p(x_3 | x_1, x_2) \cdots p(x_T | x_1, \ldots, x_{T-1}) p(x)=p(x1)⋅p(x2∣x1)⋅p(x3∣x1,x2)⋯p(xT∣x1,…,xT−1)

听风吹等浪起

NLP实战(3)：RNN英文名国家分类目录1. 项目需求2. 模型解析2.1 网络模型2.2 准备数据2.3 双向循环神经网络3. 代码解析

《基于 RNN 的股票预测模型代码优化：从重塑到直接可视化》在深度学习领域，使用循环神经网络（RNN）进行股票价格预测是一个常见且具有挑战性的任务。本文将围绕一段基于 RNN 的股票预测代码的改动前后差别展开，深入剖析代码的优化思路和效果。

循环神经网络 - LSTM 网络的各种变体前面的博文中，我们了解和学习了长短期记忆网络，本文我们来学习LSTM 网络的各种变体。目前主流的 LSTM 网络用三个门来动态地控制内部状态应该遗忘多少历史信息，输入多少新信息，以及输出多少信息.我们可以对门控机制进行改进并获得 LSTM 网络的不同变体。

利用 RNN 预测股票价格：从数据处理到可视化实战在金融领域，预测股票价格走势一直是众多投资者和研究者关注的焦点。今天，我们将利用深度学习中的循环神经网络（RNN）来构建一个简单的股票价格预测模型，并详细介绍从数据加载、预处理、模型搭建、训练到最终结果可视化的全过程。

循环神经网络 - 长短期记忆网络在之前的博文中，我们介绍了循环神经网络的长程依赖问题及改进方案，可以参考：循环神经网络 - 长程依赖问题及改进方案-CSDN博客

人工干智能

科普：GRU、LSTM及RNNGRU（门控循环单元）、LSTM（长短期记忆网络）、RNN（循环神经网络）均为处理序列数据的神经网络模型，它们之间存在着紧密的联系与明显的差异。我们重点看一下GRU，并比较它们。

循环神经网络 - 长程依赖问题及改进方案循环神经网络在学习过程中的主要问题是由于梯度消失或爆炸问题，很难建模长时间间隔(Long Range)的状态之间的依赖关系。