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从RNN到LSTM：深入理解循环神经网络与长短期记忆网络本文将从原理、结构到代码实现，全面解析循环神经网络家族，带你理解如何让神经网络拥有“记忆”能力在深度学习的广阔天地中，我们常常遇到这样的数据：一句话、一段音乐、股票价格走势、传感器读数流...这些序列数据有一个共同特点：数据点之间存在时间或顺序上的依赖关系。

Transformer注意力机制——动手学深度学习10环境：PyCharm + python3.8在注意力机制中，查询(Queries)、键(Keys) 和值(Values) 的形状可以不同，但需满足一定的逻辑关系。

Tensorflow循环神经网络RNN循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的人工神经网络。序列数据：数据点之间存在顺序依赖关系，前一个数据点会影响后一个数据点。例如城市每小时的温度、文本单词的顺序排列、天气数据等。一旦RNN学习了数据中过去的模式，它便能够利用这些知识来预测未来，当然，前提是过去的模式仍然在未来成立。

Python实现智能数据分析从入门到精通的实战指南进行智能数据分析首先需要配置合适的开发环境。推荐使用Anaconda发行版，它集成了数据分析所需的众多核心库。主要工具包包括：Pandas用于数据清洗和预处理，NumPy提供高效的数值计算，Matplotlib和Seaborn负责数据可视化，Scikit-learn包含机器学习算法。安装完成后，通过Jupyter Notebook可以交互式地进行数据探索和建模。

LSTM新架构论文分享3：LSTM+卡尔曼滤波① 单特征方法对“容量再生”不敏感； ② 单尺度模型难以兼顾短期波动与长期衰减； ③ 现有工作多针对特定化学体系或恒定工况，泛化性能未验证。

RNN-seq2seq 英译法案例Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型主要用于处理序列到序列的转换任务，如机器翻译、文本摘要等。其核心架构包含三部分：

深度学习之循环神经网络RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有“循环”结构，能够处理和记住前面时间步的信息，使其特别适用于时间序列数据或有时序依赖的任务。

深入理解RNN及其变体：从传统RNN到LSTM、GRU（附PyTorch实战）本文带你系统掌握循环神经网络（RNN）的核心原理，深入剖析其三大经典变体——LSTM、Bi-LSTM、GRU 和 Bi-GRU 的内部机制，并结合 PyTorch 实战代码讲解实现细节。全文图文并茂、由浅入深，助你彻底搞懂序列建模的基础模型！

GAN入门：生成器与判别器原理（附Python代码）在生成对抗网络（GAN）的世界里，生成器和判别器是两个核心的组成部分。就好像一场精彩的猫鼠游戏，生成器努力生成以假乱真的数据，而判别器则尽力分辨出数据的真假。理解这两者的原理，对于掌握GAN的搭建和训练至关重要。接下来，我们就一起深入探究生成器和判别器的原理，并通过Python代码来实现一个简单的GAN。

RNN的注意力机制：原理与实现（代码示例）在循环神经网络（RNN）的应用中，注意力机制是一项非常重要的技术。它能够帮助模型更加聚焦于输入序列中的关键部分，从而提升模型的性能。在这一小节中，我们将详细探讨RNN中注意力机制的原理，并通过Python代码示例来实现它，同时解决注意力机制计算过程中可能出现的维度不匹配问题。

【循环神经网络6】LSTM实战——基于LSTM的IMDb电影评论情感分析如果读者还想学习GRU模型实战，可以参考以下文章：【循环神经网络5】GRU模型实战，从零开始构建文本生成器-CSDN博客https://blog.csdn.net/colus_SEU/article/details/152447374?spm=1001.2014.3001.5501

【循环神经网络5】GRU模型实战，从零开始构建文本生成器【循环神经网络3】门控循环单元GRU详解-CSDN博客https://blog.csdn.net/colus_SEU/article/details/152218119?spm=1001.2014.3001.5501在以上▲笔记中，我们详解了GRU模型，接下来我们通过实战来进一步理解。

Transformer模型：深度解析自然语言处理的革命性架构——从注意力机制到基础架构拆解在自然语言处理（NLP）的发展历程中，从早期的RNN（循环神经网络）到LSTM（长短期记忆网络），再到2017年Google提出的Transformer模型，每一次架构革新都推动着技术边界的突破。其中，Transformer凭借其完全基于注意力机制（Attention）的设计，彻底摆脱了对序列递归结构的依赖，不仅解决了传统模型在长距离依赖建模上的缺陷，更成为后续BERT、GPT等大语言模型的基石。本文将深入拆解Transformer的基础架构，聚焦核心技巧与代码实现细节，揭示其如何成为NLP革命的起点。

一百天成为python专家

【项目】自然语言处理——情感分析＜上＞对微博评论信息的情感分析，建立模型，自动识别评论信息的情绪状态。将每条评论内容转换为词向量。每个词/字转换为词向量长度(维度)200，使用腾讯训练好的词向量模型有4960个维度，需要这个模型或者文件可私信发送。

【循环神经网络3】门控循环单元GRU详解GRU提出的Motivation是为了解决传统RNN（1986）中在处理实际问题时遇到的长期记忆丢失和反向传播中的梯度消失或爆炸（详见【循环神经网络1】一文搞定RNN入门与详解-CSDN博客的4.4节）等问题。

RV1126 RKNN环境搭建记录通过github下载 rknn-toolkit-v1.7.5-packages.tar.gz 搭建py环境

从零开始学神经网络——RNN（循环神经网络）在深度学习领域，RNN（循环神经网络）是处理时间序列数据的重要工具。它广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中。本文将深入解析RNN的核心结构，解释公式中的变量维度，并结合自然语言处理的实际例子，帮助你更好地理解RNN的训练与预测过程，同时也会介绍一些RNN的潜在问题。

机器学习第十六章基于RNN和注意力机制的自然语言处理我们能建造一台同时掌握书面语言和口头语言的机器吗？这是自然语言处理研究的终极目标，但这太宽泛了，实际上研究者会侧重于更具体的任务，如文本分类、翻译、摘要、问答等。

PyTorch深度学习实战【12】之基于RNN的自然语言处理入门中文分词方法经典中文分词工具中文分词工具选择建议说明：NLP预测任务中，生成式流程比分类/回归任务更复杂。生成式任务中，RNN逐字或逐词生成句子或段落（如ChatGPT逐词输出），其输出层结构与分类任务存在显著差异。生成模型无法"无中生有"，只能从已见过的字、词或短语中选择语义自洽的输出。其本质是为每个候选字、词或短语计算概率，选择可能性最高的输出，因此属于多分类概率模型。

机器学习之心

基于RNN循环神经网络的锂电池剩余寿命预测Matlab实现rongliangtiqu.m（容量提取模块）：main.m（主预测模块）：数据预处理流程：RNN预测流程：