循环神经网络及变型总结一、RNN(循环神经网络)二、LSTM(长短时记忆网络)三、GRU(Gated Recurrent Unit)四、BLSTM(双向LSTM)五、ConvLSTM(卷积LSTM)六、总结参考资料: 一、RNN(循环神经网络)循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息
循环神经网络及变型总结一、RNN(循环神经网络)二、LSTM(长短时记忆网络)三、GRU(Gated Recurrent Unit)四、BLSTM(双向LSTM)五、ConvLSTM(卷积LSTM)六、总结参考资料: 一、RNN(循环神经网络)循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息承上启下,...
【NLP复习】CNN(TextCNN)、RNN、LSTM、GRU 一、CNN(TextCNN) TextCNN跟传统CNN的区别:卷积核不是正方形的,宽度跟词向量维度相等。 二、RNN 缺陷:长期依赖不大行;反向传播时前面梯度为后面梯度联乘,依赖于**函数和网络初始参数,可能会梯度消失(sigmoid)或者爆炸(relu)。三、LSTM 第一步:忘记门,决定细胞状态需要...
基于神经网络的黄金、外汇价格预测(RNN、LSTM、GRU、CNN+LSTM、BP),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
· 示例:LSTM、GRU。 4. 图神经网络(Graph Neural Network, GNN) · 结构:处理图结构数据(节点和边的关系)。 · 用途:社交网络分析、分子结构预测。 · 示例:GCN(图卷积网络)。第二部分:FPGA是什么?为什么用它部署神经网络? 1. FPGA简介 · 全称:现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array)。
CNN全称是Convolutional Neural Network,中文又叫做卷积神经网络。在详细介绍之前,我觉得有必要先对神经网络做一个说明。 神经网络与仿生学 1. 仿生学 神经网络(Neural Network,NN),我们又叫做人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),之所以叫人工,是为了和生物的神经网络做区分,因为人工神经网络其实是一种模仿生物...
人们通常使用的是能学习何时遗忘信息(将信息从简介中删除)以及学习何时传递信息的RNN架构(LSTMs或GRU)。举例而言,人们会特地记住“我还没有找出this所指代的事物”,然后将这条信息传递至尽可能广的范围内进行搜索,直至找到一个合适的先行词。 (3b) ...
以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领...
基于时空注意力机制的CNN-GRU融合网络的横波速度反演软件是由中国石油大学(华东)著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR2088286,属于分类,想要查询更多关于基于时空注意力机制的CNN-GRU融合网络的横波速度反演软件著作的著作权信息就到天眼查官网!