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NLP 单双向RNN+LSTM+池化# 单项RNN 从左往右顺序# 双向RNNimport torch.nn as nnimport torch

网络安全研发随想

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。

深度学习 DAY1：RNN 神经网络及其变体网络（LSTM、GRU）RNN 网络是一种基础的多层反馈神经网络，该神经网络的节点定向连接成环，其内部状态可以展示动态时序行为。相比于前馈神经网络，该网络内部具有很强的记忆性，它可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它在自然语言处理方面取得了很大的成功。

【深入解析】 RNN 算法：原理、应用与实现递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN）是深度学习领域的一项革命性技术，它对处理序列数据（如文本、语音、视频等）具有无可比拟的优势。与传统的前馈神经网络不同，RNN 通过其特殊的循环结构，能够记住之前的时刻信息，并利用这些信息影响当前时刻的预测。这使得 RNN 在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域成为了核心技术。

深入理解循环神经网络（RNN）：原理、应用与挑战在深度学习的众多模型中，循环神经网络（RNN）因其对序列数据处理的特性而备受关注。无论是自然语言处理、时间序列预测，还是语音识别，RNN都展现出了强大的能力。然而，RNN的内部机制及其在实际应用中的优势与局限性，常常让人感到困惑。本文将深入探讨RNN的基本原理、结构变种及其应用场景，帮助读者更好地理解这一重要的神经网络模型。

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)前言数据位实验数据，数据是定时收集的：时间是每隔固定时间收集的，故有用特征为：温度、CO、Soot当我看到相关性为1的时候，我也惊呆了，后面查看了统计量，还是没发现出来，但是看上面的可视化图展示，我信了，随着温度升高，CO化碳、Soot浓度一起升高，这个也符合火灾的场景，数据没啥问题。

深度学习基础--GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)前言门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体，我为了解决RNN在处理长时间序列数据的时候容易出现的梯度消失和梯度爆炸的问题，

错误修改系列---基于RNN模型的心脏病预测(pytorch实现)前言错误一这个也不算是错误，就是之前数据标准化、划分数据集的时候，我用的很麻烦，如下图(之前): 这样无疑是很麻烦的，修改后，我们先对数据进行标准化，后再进行划分就会简单很多(详细请看下面代码)

深入探索AI核心模型：CNN、RNN、GAN与Transformer在人工智能的飞速发展中，众多深度学习模型和算法不断涌现，推动了许多领域的进步。特别是在图像识别、自然语言处理、生成建模等方向，AI模型的应用越来越广泛。本文将介绍几种最常用的AI模型，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和变换器（Transformer），并讨论它们的基本原理和应用场景。

第R4周：LSTM-火灾温度预测电脑环境：语言环境：Python 3.8.0(5948, 3)((5939, 8, 3), (5939, 1, 1))

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RNN心脏病预测-Pytorch版本本文为为🔗365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊

第二十六天 RNN在NLP中的应用RNN（循环神经网络）在NLP（自然语言处理）中的应用非常广泛，主要得益于其在处理序列数据方面的优势。以下详细介绍RNN在NLP中的几个主要应用：

NLP三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）RNN已经基本完成它的历史使命，将来会逐步退出历史舞台；CNN如果改造得当，将来还是有希望有自己在NLP领域的一席之地；而Transformer明显会很快成为NLP里担当大任的最主流的特征抽取器。

循环神经网络指南：构建强大序列模型的秘密循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）是一类专门处理序列数据的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有“记忆”功能，能够捕捉序列中前后元素之间的依赖关系。这使得RNN在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域表现出色。

神经美学_茂森

Jurgen提出的Highway Networks：LSTM时间维方法应用到深度维假设我们有一个离散型随机变量 X X X，它表示掷一枚骰子得到的点数，求 X X X 的期望。E ( X ) = 1 ⋅ 1 6 + 2 ⋅ 1 6 + ⋯ + 6 ⋅ 1 6 = 3.5 E(X) = 1 \cdot \frac{1}{6} + 2 \cdot \frac{1}{6} + \cdots + 6 \cdot \frac{1}{6} = 3.5 E(X)=1⋅61+2⋅61+⋯+6⋅61=3.5

基于RNN模型的心脏病预测，提供tensorflow和pytorch实现前言其中分类变量为：sex、cp、fbs、restecg、exang、slope、ca、thal、target

Jackilina_Stone

【HUAWEI】HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0 | 第一章神经网络基础( 3 循环神经网络 ) | 学习笔记目录第一章神经网络基础3 循环神经网络▲ 循环神经网络简介标准RNN结构多层双向循环神经网络BPTT反向传播求导

基于RNN模型的心脏病预测(tensorflow实现)前言其中分类变量为：sex、cp、fbs、restecg、exang、slope、ca、thal、target

猫头不能躺

【pytorch】现代循环神经网络-2具有单个隐藏层的双向循环神经网络的架构如图所示：对于任意时间步t，给定一个小批量的输入数据 Xt ∈ Rn×d （样本数n，每个示例中的输入数d），并且令隐藏层激活函数为ϕ。在双向架构中，我们设该时间步的前向和反向隐状态分别为 →Ht ∈ Rn×h和←Ht ∈ Rn×h，其中h是隐藏单元的数目。前向和反向隐状态的更新如下：

跟德姆(dom)一起学AI

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理08-认识RNN模型RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.