【深度学习】——循环神经网络RNN及实例气温预测、单层lstm股票预测
密集连接网络和卷积神经网络都有主要的特点，那就是它们没有记忆。它们单独处理每个输入，在输入和输入之间没有保存任何状态。举个例子：当你在阅读一个句子的时候，你需要记住之前的内容，我们才能动态的了解这个句子想表达的含义。生物智能已渐进的方式处理信息，同时保存一个关于所处理内容的内部模型，此模型是根据过去
最通俗易懂的LSTM讲解，一个例子理解通透！！
LSTM 最通俗的理解！！！
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
LSTM详解
LSTM详解文章目录LSTM详解改进记忆单元门控机制LSTM结构LSTM的计算过程遗忘门输入门更新记忆单元输出门通过LSTM循环单元，整个网络可以建立较长距离的时序依赖关系，以上公式可以简洁地描述为$$\begin{bmatrix}\tilde{c}_t \\o_t \\i_t \\f_t\end{
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类
【自然语言处理（NLP）】基于循环神经网络实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
文科生也能理解的LSTM，图文并茂！
一句话介绍LSTM，它是RNN的进阶版，如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM的最大限度则是理解一段话，详细介绍如下：LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。1997提出，许多研究者进行了
基于GAN的时序缺失数据填补前言（1）——RNN介绍及pytorch代码实现
本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开R
基于CNN-RNN的医疗文本生成
本项目使用经过IMAGENET预训练的resnet101网络图像特征进行提取后，将图像特征输入LSTM来生成影像的文本描述。初步实现了图像到文本的简单生成。
用RNN & CNN进行情感分析 - PyTorch
情感分析研究人们在文本中（如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。这里使用斯坦福大学的大型电影评论数据集（large movie review dataset）进行情感分析。它由一个训练集和一个测试集组成，其中包含从IMDb下载的25000个电影评论。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标
自然语言处理系列（二）——使用RNN搭建字符级语言模型
使用RNN搭建字符级语言模型——人名分类任务
PyTorch nn.RNN 参数全解析
全面解析 torch.nn.RNN
自然语言处理系列（一）——RNN基础
注： 本文是总结性文章，叙述较为简洁，不适合初学者目录一、为什么要有RNN？二、RNN的结构三、RNN的分类四、Vanilla RNN的优缺点一、为什么要有RNN？普通的MLP无法处理序列信息（如文本、语音等），这是因为序列是不定长的，而MLP的输入层神经元个数是固定的。二、RNN的结构普通MLP的
本文简单教学一下Pytorch实现对数据的DNN、RNN、CNN等操作（基于面向对象的CPU版本）
主要写了一些Pytorch的常用代码
DeepLearning 中的 RNN 与 BRNN(双向RNN)
RNN下图为 RNN 隐藏层单元的可视化呈现：BRNN下图，紫色表示正向连接，绿色表示反向连接，通过下图箭头连接，这个网络就构成了一个无环图。如图，给定一个输入序列 X<1>--X<4>，这个序列首先计算前向的a<1>, 然后计算a<2>，接着a<
深度学习之循环神经网络（RNN）
人工智能之循环神经网络（RNN）
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