【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
|
6天前
|
监控 Linux PHP
【02】客户端服务端C语言-go语言-web端PHP语言整合内容发布-优雅草网络设备监控系统-2月12日优雅草简化Centos stream8安装zabbix7教程-本搭建教程非docker搭建教程-优雅草solution
【02】客户端服务端C语言-go语言-web端PHP语言整合内容发布-优雅草网络设备监控系统-2月12日优雅草简化Centos stream8安装zabbix7教程-本搭建教程非docker搭建教程-优雅草solution
54 20
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,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9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 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Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
51 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
15天前
|
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。
162 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
|
30天前
|
前端开发 小程序 Java
uniapp-网络数据请求全教程
这篇文档介绍了如何在uni-app项目中使用第三方包发起网络请求
45 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于yolov4深度学习网络的排队人数统计系统matlab仿真,带GUI界面
本项目基于YOLOv4深度学习网络,利用MATLAB 2022a实现排队人数统计的算法仿真。通过先进的计算机视觉技术,系统能自动、准确地检测和统计监控画面中的人数,适用于银行、车站等场景,优化资源分配和服务管理。核心程序包含多个回调函数,用于处理用户输入及界面交互,确保系统的高效运行。仿真结果无水印,操作步骤详见配套视频。
54 18
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,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4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 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Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
135 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于yolov4深度学习网络的公共场所人流密度检测系统matlab仿真,带GUI界面
本项目使用 MATLAB 2022a 进行 YOLOv4 算法仿真,实现公共场所人流密度检测。通过卷积神经网络提取图像特征,将图像划分为多个网格进行目标检测和识别,最终计算人流密度。核心程序包括图像和视频读取、处理和显示功能。仿真结果展示了算法的有效性和准确性。
88 31
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
356 55
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的宝石类型识别算法matlab仿真
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别,实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法,提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块,结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段,有效提升了宝石识别的准确性和效率。

热门文章

最新文章