【深度学习】循环神经网络教程

简介: 【深度学习】循环神经网络教程 这是在公司做培训时制作的PPT,教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍,主要分为以下六个部分: Why do we need Recurrent Neural Networks? Vanilla Recurrent Neural Network Backp.

【深度学习】循环神经网络教程

这是在公司做培训时制作的PPT,教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍,主要分为以下六个部分:

  1. Why do we need Recurrent Neural Networks?
  2. Vanilla Recurrent Neural Network
  3. Backpropagation Through Time (BPTT)
  4. Gradient exploding/vanishing problem
  5. Long Short Term Memory (LSTM)
  6. The applications of RNNs

由于是花了很多时间做的,还是希望能帮助更多的人,故将其放到博客上来。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Why do we need Recurrent Neural Networks?

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Vanilla Recurrent Neural

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Backpropagation Through Time (BPTT)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Gradient exploding/vanishing problem

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Long Short Term Memory (LSTM)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

The applications of RNNs

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

原文地址https://www.cnblogs.com/xugenpeng/p/10442712.html

相关文章
|
10月前
|
安全 网络协议 算法
Nmap网络扫描工具详细使用教程
Nmap 是一款强大的网络发现与安全审计工具,具备主机发现、端口扫描、服务识别、操作系统检测及脚本扩展等功能。它支持多种扫描技术,如 SYN 扫描、ARP 扫描和全端口扫描,并可通过内置脚本(NSE)进行漏洞检测与服务深度枚举。Nmap 还提供防火墙规避与流量伪装能力,适用于网络管理、渗透测试和安全研究。
1482 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
网管不再抓头发:深度学习教你提前发现网络事故
网管不再抓头发:深度学习教你提前发现网络事故
310 2
|
JSON 监控 API
在线网络PING接口检测服务器连通状态免费API教程
接口盒子提供免费PING检测API,可测试域名或IP的连通性与响应速度,支持指定地域节点,适用于服务器运维和网络监控。
2118 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Wi-Fi老是卡?不如试试让“深度学习”来当网络管家!
Wi-Fi老是卡?不如试试让“深度学习”来当网络管家!
497 68
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
🌟 蒋星熠Jaxonic,AI探索者。深耕深度学习,从神经网络到Transformer,用代码践行智能革命。分享实战经验,助你构建CV、NLP模型,共赴二进制星辰大海。
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
796 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
基于GoogleNet深度学习网络和GEI步态能量提取的步态识别算法matlab仿真,数据库采用CASIA库
本项目基于GoogleNet深度学习网络与GEI步态能量图提取技术,实现高精度步态识别。采用CASI库训练模型,结合Inception模块多尺度特征提取与GEI图像能量整合,提升识别稳定性与准确率,适用于智能安防、身份验证等领域。
|
数据采集 存储 监控
Python 原生爬虫教程:网络爬虫的基本概念和认知
网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序,广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库(如 requests、BeautifulSoup、Scrapy)和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而,在使用爬虫时需注意法律与道德问题,例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据,以确保爬虫技术健康有序发展。
1640 31
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
AI“捕风捉影”:深度学习如何让网络事件检测更智能?
AI“捕风捉影”:深度学习如何让网络事件检测更智能?
594 8
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
876 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

热门文章

最新文章