01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。 000维的。 ## 循环神经网络解决的问题 ## • 卷积神经网络或全连接网络的局限性 · 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN) ## RNN的前向传播 $$ a^{<0>}=0 $$ $$ a^{(0)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(1)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(2)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(3)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(3)}

## PyTorch ## 循环神经网络 主讲人：龙良曲 ## Sentiment Analysis Pos/Neg $$ x@w_1 + b_1 $$ $$ x@w_2 + b_2 $$ $$ x@w_3 + b_3 $$ $$ x@w_4 + b_4 $$ $$ x@w_5 + b_5 $$ hate this boring movie ## Flaws 1})\\y_{t}=W_{O}h_{t}\end{aligned} $$ $$ \begin{array}{c}y\\ \xrightarrow{RNN}y\\ \xrightarrow{RNN}y\\ \xrightarrow{RNN}y\\ x_{0}\\ x_{1}\\ x_{2}\end{array} $$ $$ \frac{\partial E_{t}}{\partial \frac{\partial h_{k}}{\partial h_{1}}=\prod_{i}^{k}diag(f^{\prime}(W_{I}x_{i}+W_{R}h_{i-1}))W_{R} $$ ## 下一课时 RNN Layer使用 ## Thank You

## PyTorch ## RNN训练难题 主讲人：龙良曲  ## Simple Yet? Nothing is straightforward.   #### RNN V.S. LSTM Gradient Visualization ![Image](/uploads/documents/a/b/d/0/abd0d9394eecc78a1f9d9c6dec4ff1e4/p10_1

[Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p1_1.jpg) ## 链滴 ## pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享4.0国际(CC BY-SA 4.0) [Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p2_1.jpg) ## 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 包来定义模型并求导。一个 nn.Module 包含各个层和一个 forward(input) 方法，该方法返回 output。 80643c0185ff8788518410c6f2/p2_2.jpg) 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小); 5. 将梯度反向传播回网络的参数；

## PyTorch ## RNN Layer使用 主讲人：龙良曲 ## Folded model [batch, feature len]@[hidden len, feature len] $ ^{T} $ +[batch, hidden len]@[hidden len, hidden len] $ ^{T} $ [0,0,0 ... ] $$ x_{t}@w_{xh} + h_{t}@w_{hh} In [13]: rnn=nn.RNN(100, 10) In [12]: rnn._parameters.keys() Out[12]: odict_keys(['weight_ih_10', 'weight_hh_10', 'bias_ih_10', 'bias_hh_10']) In [15]: rnn.weight_hh_10 shape, rnn.weight_ih_10.shape Out[15]: (torch.Size([10, 10]), torch.Size([10, 10])) In [16]: rnn.bias_hh_10.shape, rnn.bias_ih_10.shape Out[16]: (torch.Size([10]), torch.Size([10])) ### nn.RNN ## ___init___

全连接神经网络实战 PYTORCH 版 DEZEMING FAMILY DEZEMING Copyright $ \copyright $ 2021-10-02 Dezeming Family ## Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted 本书前言 5 1 准备章节 6 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 11 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 3 更完善的神经网络 15 3.1 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 [https://dezeming.top/] 找到最新版。对书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言。 ### 0.1 本书前言 尽管各种关于神经网络 python 实战的资料已经很多了，但是这些资料也各有优点和缺点，有时候也很难让新手有比较好的选择。 当我们明白何为 “神经网络”，何为 “反向传播” 时，我们就已经具备了开始搭建和训练网络的能力。此时，最好的方法就是给我们一个由简及难的程序示例，我们能够快

## PHP CHINA PHP基本语法 PHPCHINA! HAPPY PHPING PHPCHINA.COM —条件、循环、函数 杨亮 ## 程序的基本结构 程序 运算（+ - x / & | ! ..） 输入 逻辑（条件、循环、递归） 输出 辅助（变量、数组、函数） 小测验 用你熟悉的程序找出 1~1000中的所有质数 ## 我们直接看代码好了 '; } echo " 21 ".$distance." 22 ".($distance / 10)." 23 24 } ## 数组与循环 $prices = array('Tires' => 100, 'Oil' => 10, 'Spark') 4 foreach ($prices

## PyTorch ## 卷积神经网络 主讲人：龙良曲 ## Convolution  image Convolutional layer ## Moving window feature map ![Image](/uplo

## 深度学习-卷积神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络简介 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 本章目录 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 计算机视觉 ·图像分类 ·目标检测 ·图像分割 ·目标跟踪 01 计算机视觉概述 02 卷积神经网络概述 03 卷积神经网络计算 04 卷积神经网络案例 ## 深层神经网络和卷积神经网络  进行卷积计算，处理大量特征 ## 深层神经网络和卷积神经网络   ## 卷积神经网络 ## 深度学习=表示学习+浅层学习 

## 深度学习-深层神经网络 黄海广 副教授 2023年03月 ## 神经网络的概念 $$ \begin{aligned}\left.\begin{array}{l}x_{1}\\x_{2}\\x_{3}\end{array}\right.\left.\begin{array}{l}\text{}\\\left.\begin{array}{l}x\\w\\b\end{array}\righ ow L(a,y)\end{aligned}\Longrightarrow L(a,y) $$ ## 神经网络的概念  ## 神经网络的概念 我们不将输入层看作一个标准的层。  ### 2. 神经网络的向量化 $$ \begin{aligned}&\begin{aligned}\\ &x_{1}&x_{2}&x_{3}\\&z&=w^{T}x+b\\&a&=\sigma(z)\\ &\end{al