循环神经网络介绍
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络深度学习是目前人工智能领域最为炙手可热的技术之一，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了显著的成就。
而在深度学习领域中，卷积神经网络和循环神经网络是两个重要的模型，它们在不同的任务中展现出了卓越的性能。
本文将重点介绍卷积神经网络和循环神经网络的原理、结构和应用，旨在帮助读者更好地理解这两种神经网络模型。
一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)1.1原理卷积神经网络是受到生物视觉系统的启发而提出的一种深度学习模型，它模拟了人类视觉皮层的工作原理。
在卷积神经网络中，包含了卷积层、池化层和全连接层等组件。
卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作从输入数据中提取特征。
卷积操作可以有效地减少参数数量，并且能够捕捉数据中的局部特征。
此外，卷积操作还具有平移不变性，能够识别特征在不同位置的模式。
池化层通常紧跟在卷积层后面，它的作用是降低特征图的尺寸，并减少模型对位置的敏感度。
常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别选择特征图中的最大值和平均值作为输出。
全连接层是卷积神经网络中的最后一层，它将特征图展平成一维向量，并通过全连接操作将提取的特征进行分类或回归。
1.2结构卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层和池化层交替出现，而全连接层通常出现在网络的最后一部分。
卷积神经网络的结构可以根据具体的任务进行调整，以达到更好的性能。
1.3应用卷积神经网络在图像识别、物体检测、人脸识别等领域取得了巨大的成功。
以ImageNet图像识别比赛为例，卷积神经网络模型始终是各种比赛的最佳选择，它在复杂的图像数据上展现了出色的识别性能。
此外，卷积神经网络还被广泛应用于医学影像识别、自动驾驶、智能安防等领域。
二、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)2.1原理循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络模型，它具有记忆能力，能够对序列数据进行建模。
深度学习——循环神经网络GRU公式推导
深度学习——循环神经网络GRU公式推导循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有自循环能力的神经网络，可以处理序列数据的模型。
其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种常用的循环神经网络架构，用于解决传统的RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题。
GRU网络由Cho等人于2024年提出，相较于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）具有更简化的结构。
GRU通过引入两个门控机制，分别为更新门和重置门，来解决RNN网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。
下面将详细介绍GRU的公式推导。
GRU的计算包含三个关键步骤：更新门、重置门和隐藏状态更新。
首先，我们定义输入序列为$x$，隐藏状态为$h$，更新门为$z$，重置门为$r$。
GRU的参数包含三部分：输入门参数矩阵$W_z$，隐藏状态参数矩阵$W_h$和偏置向量$b$。
1. 更新门（Update Gate）$z$的计算：$z_t=\sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_z)$其中，$W_z$为权重矩阵，$h_{t-1}$为上一时刻的隐藏状态，$x_t$为当前时刻的输入序列，$b_z$为更新门的偏置向量，$\sigma$表示sigmoid函数。
2. 重置门（Reset Gate）$r$的计算：$r_t=\sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_r)$其中，$W_r$为权重矩阵，$h_{t-1}$为上一时刻的隐藏状态，$x_t$为当前时刻的输入序列，$b_r$为重置门的偏置向量，$\sigma$表示sigmoid函数。
3. 隐藏状态更新（Hidden State Update）：$\tilde{h}_t = \tanh(W_h \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t] + b_h)$其中，$W_h$为权重矩阵，$r_t$为当前时刻的重置门，$h_{t-1}$为上一时刻的隐藏状态，$x_t$为当前时刻的输入序列，$b_h$为隐藏状态更新的偏置向量，$\odot$表示逐元素乘积。
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的，但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层是CNN最重要的组成部分，它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作，得到特征图(feature map)，从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出，平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸，减少参数数量，从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量，并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连，这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中，CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如，在ImageNet数据集上进行分类任务时，CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中，CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层，可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外，在语义分割、人脸识别、图像生成等领域，CNN也有着广泛的应用。
rnn通俗理解
rnn通俗理解
摘要：
1.RNN 的通俗理解
2.RNN 的基本结构
3.RNN 的优势与应用
4.RNN 的局限性
正文：
RNN 的通俗理解
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。
与传统的前向神经网络不同，RNN 具有“记忆”功能，可以捕捉序列数据中的时序信息。
通过这种特性，RNN 在处理诸如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中具有很强的优势。
RNN 的基本结构
RNN 的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层包含一个或多个循环单元（Cell），这些循环单元负责存储和更新网络的状态。
在每个时间步，RNN 接收输入信号，更新隐藏状态，并输出相应的结果。
RNN 的优势与应用
RNN 的优势在于能够捕捉序列数据中的时序信息。
在自然语言处理领域，RNN 成功地应用于机器翻译、文本摘要、情感分析等任务。
此外，RNN 在语音识别、时间序列预测等领域也取得了显著的成果。
RNN 的局限性
尽管RNN 在处理序列数据方面具有优势，但它仍然存在一些局限性。
例
如，在处理长序列时，RNN 可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以学习长距离的依赖关系。
gru matlab代码
GRU MATLAB代码一、引言本文将详细探讨GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络的MATLAB代码实现。
GRU是一种强大的循环神经网络（RNN）结构，常用于自然语言处理和语音识别任务中。
通过理解和实现GRU的MATLAB代码，我们可以更好地理解其原理和工作机制，并将其应用于实际问题中。
二、GRU简介2.1 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络，可以处理序列数据。
RNN中的每个单元都会保留前一时刻的状态，并将其作为当前时刻的输入之一。
这种循环结构使得RNN非常适用于处理时序数据，如文本、音频等。
2.2 GRU结构GRU是一种RNN变体，通过引入门控机制来解决传统RNN存在的梯度爆炸和梯度消失问题。
GRU由一组门控单元组成，包括更新门（update gate）和重置门（reset gate）。
通过这些门控单元，GRU可以选择性地更新或忽略输入数据，并且能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
2.3 GRU的工作原理GRU的关键是更新门和重置门。
更新门控制前一时刻的状态如何被传递到当前时刻，而重置门控制当前时刻的输入如何与前一时刻的状态相结合。
GRU单元的输出由此计算得出，并可作为下一个时刻的输入。
三、GRU MATLAB代码实现3.1 环境设置在开始编写GRU的MATLAB代码之前，我们需要先设置一些必要的环境。
首先，确保已安装MATLAB并具备基本的编程能力。
其次，我们需要下载并安装一个MATLAB深度学习框架，例如Deep Learning Toolbox。
这些准备工作完成后，我们可以开始编写GRU的MATLAB代码了。
3.2 数据预处理在实现GRU之前，我们需要对输入数据进行预处理。
这包括数据清洗、标准化等步骤，以便将数据整理为合适的输入格式。
3.3 定义GRU模型在MATLAB中，我们可以使用深度学习工具包提供的API来定义GRU模型。
通过设置模型的各个参数，我们可以根据具体需求来构建一个适用于当前问题的GRU模型。
卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。
它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。
它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。
卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。
卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。
滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。
在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。
卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。
1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。
池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。
1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。
全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。
卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。
这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。
一文详解循环神经网络及股票预测实战（完整Python代码）
一文详解循环神经网络及股票预测实战（完整Python代码）循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。
它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。
一、 RNN 网络类型RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型：（1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算不上 RNN。
（2）one to many：输入是序列，输出是序列。
可用于按主题生成文章或音乐等。
（3）many to one：输入是序列，输出不是序列（为单个值）。
常用于文本分类、回归预测。
（4）many to many：输入和输出都是不一样长的序列。
这也就是Encoder-Decoder结构，常用于机器翻译。
（5）many to many(m==n)：输入和输出都是等长的序列数据。
这是RNN 中最经典的结构类型，常用于NLP的命名实体识别、序列预测。
二、RNN原理关于RNN模型，我们还是从数据、模型、学习目标、优化算法这几个要素展开解析，使用过程需要重点关注的是其输入和输出的差异（本节以经典的m==n的RNN结构为例）。
2.1 数据层面不像传统的机器学习模型假设输入是独立的，RNN的输入数据元素有顺序及相互依赖的，并按时间步逐一的串行输入模型的。
上一步的输入对下一步的预测是有影响的（如文字预测的任务，以“猫吃鱼”这段序列文字，上一步的输入“猫”--x(0)会影响下一步的预测“吃”--x(1)的概率，也会继续影响下下步的预测“鱼”--x(2)的概率），我们通过RNN结构就可以将历史的（上下文）的信息反馈到下一步。
2.2 模型层面及前向传播如上图，RNN模型(如左侧模型，实际上也只有这一个物理模型)，按各个时间步展开后（如右侧模型），可以看作是按时间步(t)串联并共享(U、W、V )参数的多个全连接神经网络。
循环神经网络RNN发展史概述
循环神经网络RNN发展史概述循环神经网络(ReCUrrentNeura1Network,RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入，在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursiveneura1network)o对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二H世纪初发展为深度学习(deepIearning)算法之一，其中双向循环神经网络(BidireCtionaIRNN,Bi-RNN)和长短期记忆网络(1ongShort-TermMemorynetworks,1STM)是常见的循环神经网络。
1982年，美国加州理工学院物理学家JOhnHoPfie1d发明了一种单层反馈神经网络Hopfie1dNetwork,用来解决组合优化问题。
这是最早的RNN的雏形。
86年，另一位机器学习的泰斗MiChaeI1Jordan定义了Recurrent的概念，提出JordanNetwork o1990年，美国认知科学家Jeffrey1.E1man对JordanNetwork进行了简化，并采用BP算法进行训练，便有了如今最简单的包含单个自连接节点的RNN模型。
但此时RNN 由于梯度消失(GradientVaniShing)及梯度爆炸(GradientEXPIOding)的问题，训练非常困难,应用非常受限。
直到1997年，瑞土人工智能研究所的主任JurgenSchmidhuber提出长短期记忆(1STM),1STM使用门控单元及记忆机制大大缓解了早期RNN训练的问题。
同样在1997年，MikeSChUSter提出双向RNN模型(BidireCtiona1RNN)o这两种模型大大改进了早期RNN结构，拓宽了RNN的应用范围，为后续序列建模的发展奠定了基础。
此时RNN虽然在一些序列建模任务上取得了不错的效果，但由于计算资源消耗大，后续几年一直没有太大的进展。
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Outline
Background
RNN Models
Training Unstructured Networks
Recurrent Neural Networks Background
Motivation
Why do we need another NN model? Sequence prediction Temporal input Biological Realism Temporal XOR “1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 ” “. . 1 . . 0 . . 1 . . ?”
Recurrent Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Brian Hrolenok
George Mason University
CS688 Pattern Recognition - Fall 2009
Recurrent Neural Networks
Recurrent Neural Network - Digraph
Running? Training? Input? Output?
Recurrent Neural Networks RNN Models
Models
Some RNN models that will be discussed today: Elman Networks Jordan Networks Hopfield Networks Liquid State Machines Echo State Networks Topology & Weight Evolving Neural Networks
Recurrent Neural Networks Background
Motivation
Why do we need another NN model? Sequence prediction Temporal input Biological Realism Temporal XOR “1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 ” “. . 1 . . 0 . . 1 . . ?”
Recurrent Neural Networks RNN Models
Hopfield Networks (2)
Hopfield networks will converge to a fixed point if the weight matrix is under certain restrictions. The Lyapunov function 1 E = −2 m Im Vm jk Wjk Vj Vk − Weight matrix is symmetric No self loops Training Associative memory: Hebbian Learning Wij ← Wij + xik xjk Optimization problems: formulate E and solve for W
Recurrent Neural Networks Training Unstructured Networks
Backpropagation Decorrelation
Only output weights are trainable Weight update rule f (x (k )) ∆wij (k + 1) = η P f (xsj (k ))2 +ε γi (k + 1) s γi (k + 1) = s ∈O (wis f (xs (k ))) es (k ) − ei (k + 1)
Evolutionary Computation
Representation NEAT - NeuroEvolution of Augmenting Topologies Complexification/Simplification Competing conventions Speciation Random initial populations
wij : weight matrix, η : learning rate, f : activation function, ε : regularization constant, O : set of output neurons, es : error for s
Recurrent Neural Networks Training Unstructured Networks
Recurrent Neural Networks RNN Models
Elman Networks
Elman networks are MFNNs with an extra context layer Synchronous Fix recurrent weights Training: use backpropegation input context hidden output Running 1. Input units get their values 2. Hidden units compute their value (weighted sum of inputs and context units) 3. Context units get their value 4. Output units compute their value
Recurrent Neural Networks Background
From MFNN to RNN
ANNs represent computation as flowing through a graph. Multi-layer Feed-forward Neural Network - DAG
Recurrent Neural Networks Training Unstructured Networks
What I’m Working On
Comparison of RNN training strategies on several test problems. Sequence prediction (temporal XOR, grammars) Double Pole Balancing without Velocity (demo: /watch?v=fqk2Ve0C8Qs) Utterance Recognition (if I can get the data) RNN models and training strategies SRNs (backprop, fixed-topology EC) General RNNs (BPDC, fixed-topology EC, NEAT)
Recurrent Neural Networks Training Unstructured Networks
Backpropagation Through Time
“Unroll” the network in time, then apply backpropagation as normal. Only works for synchronous networks Activation function should have easily computed higher order s RNN Models
Hopfield Networks
Network is defined by its weight matrix, Wij Fully connected graph Asynchronous Fixed-points of dynamical system Running 1. Pick random node p of N 2. Compute sum of incomming links: xp = k Wkp Vk + Ip 3. Compute activation level: Vp = f (xp ) 4. Repeat