RNN序列压缩 - 程序员宅基地

[技术笔记]PyTorch中用于RNN变长序列填充函数的简单使用

技术笔记1、PyTorch中RNN变长序列的问题2、填充函数简介3、PyTorch代码示例总结 1、PyTorch中RNN变长序列的问题 RNN在处理变长序列时有它的优势。在分批处理变长序列问题时，每个序列的长度往往不会完全相等，...

RNN详解(Recurrent Neural Network)

RNN用于处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词...

rnn_autoenc:带歌曲数据的RNN自动编码器解码器

代码模型（仍在编辑中） RNN_AE_model_decoder_dynamic：在张量流中使用动态rnn的模型RNN_AE_model_decoder_feedback：使用带有for循环的单元格进行建模火车：火车模型测试：使用经过训练的模型生成新序列util：实用...

基于RNN的可变速率图像压缩

标签： rnn 深度学习 lstm

该文提出了一个可变速率图像压缩的通用框架和一种基于卷积和反卷积LSTM递归网络的新架构。（不需要针对每个速率单独进行训练） 1. Variable Rate Compression Architecture Encoder: function E. 以一个图像补丁...

时间序列压缩算法及其应用

标签：网络

时间序列压缩算法利用传感器产生的时间序列中的特定特征——例如，某些时间序列片段经常在相同或其他相关时间序列（冗余）中重复自身，或者通过近似恢复时间序列的可能性它通过函数或通过神经网络模型预测它们。...

基于注意力机制的Java API序列推荐方法

标签： API序列推荐注意力机制深度学习

（2）将输入序列压缩为一个固定长度的向量，损失了较多有用信息；（3）句子过长会使关键信息丢失.为此，本文使用了一种基于注意力机制的模型，可以区分每个单词的重要程度并解决长查询输入所产生的长距离依赖问题....

RNN模型压缩与量化技术探索

标签：开发技术

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种具有循环连接的神经网络，能够处理序列数据，并在自然语言处理、时间序列分析等领域表现优异。 ## 1.2 RNN模型压缩的必要性随着深度学习模型的发展，RNN模型...

RNN

标签：数据挖掘时间序列深度学习

RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化...

如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM

标签： rnn lstm 人工智能

如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM 前言提到LSTM，之前学过的同学可能最先想到的是ChristopherOlah的博文《理解LSTM网络》，这篇文章确实厉害，网上流传也相当之广，而且当你看过了网上很多关于LSTM的文章...

【DL】第15章使用RNN 和 CNN处理序列

标签： rnn cnn 深度学习

在本章中，我们将讨论循环神经网络（RNN），这是一类可以预测未来的网络（当然，在一定程度上）。他们可以分析股票价格等时间序列数据，告诉你何时买入或卖出。在自动驾驶系统，他们可以预测汽车轨迹并帮助避免事故...

原理+论文+实战：60篇由浅入深的时间序列预测/分类教程汇总

标签：时间序列预测时间序列分类 tensorflow

本文通过论文、实战教程等几十篇篇博文，梳理总结了一套系统化的时间序列预测和时间序列分类任务的入门指南。文中提及的博客、论文和教程全部内容的总字数大约在50万字到100万字之间。

自然语言处理入门——RNN架构解析

标签：自然语言处理 rnn 架构

RNN：中文称循环神经网络，一般以序列数据为输入，通过网络内部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。 RNN单层网络结构：以时间步对RNN进行展开的单层网络结构：（这样看起来就...

PyTorch关于RNN序列数据的pack_pad处理

标签： pytorch pack-padde rnn

PyTorch关于RNN序列数据的pack_pad处理在学习使用PyTorch构造RNN过程中，看到了一个HKUST的课程中关于pytorch的入门系列代码，其中有一段关于RNN序列数据的pack_pad处理看完挺有启发的。附上：github链接 #...

用一维卷积处理序列问题，提出优化方法：结合CNN和RNN来处理长序列

标签：深度学习 cnn 人工智能

使用一维卷积，从序列中提取局部一维序列段，这种一维卷积可以识别序列中的局部模式。...为了识别长期的模式，可以选择结合卷积神经网络的速度和轻量与RNN的顺序敏感性，可以在RNN前使用一维卷积作为预处理步骤。

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

标签： R语言递归神经网络 RNN

在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们将演示有关温度预测问题的所有三个概念，在这里您可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。 ...

【循环神经网络介绍】文本序列表示方法、RNN、LSTM和GRU原理

标签： lstm rnn gru

系统介绍文本序列的表示方法、为什么要使用RNN处理文本序列、RNN的缺点以及LSTM和GRU如何解决RNN的缺点。

拓端tecdat|R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

标签： R语言递归神经网络 RNN

我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。概述在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后，您将了解有关将循环网络与Keras一起...

深度学习 RNN架构解析

标签：深度学习 rnn 自然语言处理

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.一般单层神经网络结构: RNN单层网络结构: 以时间...

RNN原理

标签：机器学习

RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络，是用来专门处理序列数据的神经网络。百度百科关于时间序列数据的定义是这样的：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间...

序列处理的深度学习框架——从RNN到Transformer

标签：人工智能神经网络

Chapter9 序列处理的深度学习框架本读书笔记摘取自斯坦福大学的《Speech and Language Processing (3rd)》Chapter9 - Deep Learning Architectures for Sequence Processing。出版时间：第三版暂未出版本博客是...

第九章（1）：循环神经网络与pytorch示例（RNN实现股价预测）

标签： rnn pytorch 人工智能

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种基于神经网络的机器学习模型，主要用于处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN引入了循环连接，使得模型能够捕捉到输入序列中的上下文信息和时间依赖关系...

音视频序列数据分析（RNN-＞seq2seq-＞Encoder+Decoder-＞Attention-＞Transformer）

标签： seq2seq attention transformer

针对语音、视频等序列数据，我们需要进行全局时序信息考虑，因此RNN模型是最初最基础的模型结构。主要可以分析的任务：语音识别、语音合成、视频摘要生成、音视频情感预测等。存在问题：输出的序列长度与输入...

RNN学习之时间序列预测sin正弦函数

在学习《Tensorflow实战Google深度学习框架》的循环神经网络应用样例：预测sin正弦函数的时间序列问题。源码运行一直有问题。如下错误： ValueError: Trying to share variable rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_...

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

标签：深度学习 lstm 神经网络

RNN会从左到右逐词阅读这个句子，并不断调用一个相同的RNN Cell来处理时序信息，每阅读一个单词，RNN首先将本时刻。

RNN 结构详解

标签：机器学习

RNN 结构详解 NLP里最常用、最传统的深度学习模型就是循环神经网络 RNN（Recurrent Neural Network）。这个模型的命名已经说明了数据处理方法，是按顺序按步骤读取的。与人类理解文字的道理差不多，看书都是一个...

pytorch处理padding变长后的RNN输入

标签： pytorch rnn lstm

文章目录为什么要处理变长输入？pytorch如何处理变长?具体如何使用?记得标签要对应总结为什么要处理变长输入？一般的，在通过embedding层转换为词向量之前，我们的输入形式如下:batch_size * max_len，每一个句子...

RNN训练过程详解

标签： RNN 人工智能

转自：... Hinton 第七课。这里先说下RNN有recurrent neural network 和&nbsp;recursive&nbsp;neural network两种，是不一样的，前者指的是一...

RNN（循环神经网络）详解

标签： rnn 人工智能深度学习

RNN（循环神经网络）详解

CNN, 池化, CNN压缩，RNN，LSTM， GRU

标签： rnn cnn lstm

由于RNN当中也存在链式求导规则，并且其中序列的长度位置。所以如果矩阵中有非常小的值，并且经过矩阵相乘N次之后，梯度值快速的以指数形式收缩，较远的时刻梯度变为0。如果矩阵的值非常大，就会出现梯度爆炸可以...

深入浅出循环神经网络RNN

标签：自然语言处理循环神经网络深度学习

文章目录 1.RNN的结构 1.1 many-to-many 结构 1.2 many-to-one 结构 2. Encoder-Decoder ...多对多是 RNN 中最经典的结构，其输入、输出都是等长的序列数据。假设输入 X=(x1, x2, x3, xi)，每个 xi ...

”RNN序列压缩“ 的搜索结果

[技术笔记]PyTorch中用于RNN变长序列填充函数的简单使用

RNN详解(Recurrent Neural Network)

rnn_autoenc:带歌曲数据的RNN自动编码器解码器

基于RNN的可变速率图像压缩

时间序列压缩算法及其应用

基于注意力机制的Java API序列推荐方法

RNN模型压缩与量化技术探索

RNN

如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM

【DL】第15章使用RNN 和 CNN处理序列

原理+论文+实战：60篇由浅入深的时间序列预测/分类教程汇总

自然语言处理入门——RNN架构解析

PyTorch关于RNN序列数据的pack_pad处理

用一维卷积处理序列问题，提出优化方法：结合CNN和RNN来处理长序列

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

【循环神经网络介绍】文本序列表示方法、RNN、LSTM和GRU原理

拓端tecdat|R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

深度学习 RNN架构解析

RNN原理

序列处理的深度学习框架——从RNN到Transformer

第九章（1）：循环神经网络与pytorch示例（RNN实现股价预测）

音视频序列数据分析（RNN-＞seq2seq-＞Encoder+Decoder-＞Attention-＞Transformer）

RNN学习之时间序列预测sin正弦函数

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

RNN 结构详解

pytorch处理padding变长后的RNN输入

RNN训练过程详解

RNN（循环神经网络）详解

CNN, 池化, CNN压缩，RNN，LSTM， GRU

深入浅出循环神经网络RNN

推荐文章