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Recurrent-neural-net：在C语言中，递归神经网络（LSTM）是一种重要的技术。

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简介：
在设计能够适应和学习模式的系统时，我们将会深入研究复杂生物系统，特别是人脑，其运作的底层原理和基本机制。 这种探索过程令人着迷。 递归神经网络本质上是一个包含反馈回路，并具备存储先前信息的特性的系统。 这种结构对于模拟长期依赖关系至关重要，例如在自然语言处理领域中的应用。 该程序旨在生成与使用C语言实现的LSTM网络进行训练后相似的文本。 本项目的构思灵感来源于Andrej Karpathys char-rnn，但其实现方式采用C语言，以便能够在资源受限的环境中运行。 使用CMake构建该项目是Windows平台上首选的方法。 通过执行“mkdir build”、“cd build”、“cmake ..”、“cmake --build .”命令，该程序可以在多个操作系统上运行，唯一的必要条件是安装Python 3环境。 此外，建议创建虚拟环境以隔离项目依赖项。

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  • Recurrent-Neural-Network: C语言中的递归神经网络（LSTM）
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    本项目使用C语言实现递归神经网络(LSTM)，适用于处理序列数据和时间序列预测等任务。代码简洁高效，适合学习与研究。 递归神经网络在设计能够适应并学习模式的系统过程中扮演着重要角色。我们将探索有关复杂生物系统的理论基础，例如人脑的工作原理。我觉得这个话题非常有趣。递归神经网络是一种包含反馈回路并且可以存储过去信息的系统。为了对长期依赖关系进行建模（比如自然语言处理中常见的），这是必需的。 该程序将学习生成类似通过C语言实现的LSTM网络训练后的文本，灵感来自于Andrej Karpathy的char-rnn项目。不过这次是用C语言来实现，在一个更加受限的操作环境中运行。使用CMake进行构建是最优选的方法： ``` # 使用cmake构建 mkdir build cd build cmake .. cmake --build . ``` 这个程序可以在多个平台上运行，唯一的前提条件是需要Python3环境。 ``` # 创建虚拟环境（如果需要的话） ```
     
  • RNN与LSTM的递归神经网络详解
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    本文深入浅出地解析了递归神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM），帮助读者理解其工作原理及应用场景。 递归神经网络RNN与LSTM简介及算法推导。
     
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    本项目提供了一个用C#编写的LSTM（长短期记忆）递归神经网络类库，便于开发者在.NET环境下进行深度学习模型的构建与训练。 C#实现的LSTM递归神经网络类库适合做机器学习的朋友使用。
     
  • TensorFlow-LSTM回归：利用递归神经网络(LSTM)做序列预测
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    本项目采用TensorFlow框架下的LSTM模型进行时间序列数据的回归分析与预测，旨在展示如何应用递归神经网络技术处理序列型问题。 张量流-LSTM回归是一个基于循环网络的回归器示例：目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，如sin和cos函数。该示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。这个新版本使用了一个库来提供一个API，基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 建议您为安装程序创建一个virtualenv环境，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 对于Python 3用户： ``` mkvirtualenv -p python3 ltsm ``` 对于Python 2用户: ``` mkvirtualenv ltsm ```
     
  • 埃尔曼神经网络（递归神经网络）
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    埃尔曼神经网络是一种具有上下文敏感能力的递归神经网络模型，通过添加输入层和隐藏层之间的反馈连接来捕捉序列数据中的时间动态。 Elman神经网络在数据预测领域具有重要应用，其精度高且准确。
     
  • 10.1 RNN、LSTM和GRU递归神经网络学习笔记
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    本笔记详细介绍了RNN、LSTM及GRU等递归神经网络模型的基本原理与应用技巧，适合深度学习入门者深入理解序列数据处理方法。 文章目录 LSTM 和 RNN 是一类用于处理大小可变的有序数据的模型。即使对于固定输入输出的情况，RNN 也非常有用。例如，在对一个固定大小的输入（如一张图片）进行分类决策（比如识别图像中的数字）时，我们不是简单地执行一次前向传播，而是观察图片的不同部分，并在完成一系列观察后做出最终决定。 每个 RNN 都包含一个小循环的核心单元，该核心单元接收输入 x 并将其传递给模型。RNN 拥有一个内部隐藏状态（internal hidden state），每当它读取新的输入时，这个状态都会被更新并反馈回模型中。这样，在每次处理新信息时，RNN 能够根据之前的计算结果进行调整和优化决策过程。
     
  • PredRNN：基于时空LSTM的预测性递归神经网络
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    PredRNN是一种创新性的预测性递归神经网络模型，它结合了时空LSTM单元，特别适用于视频预测任务，能够有效捕捉和利用空间与时间特征。 PredRNN 使用 PyTorch 实现，并采用了时空 LSTM 进行预测性学习的递归神经网络。该方法在移动 MNIST 数据集上进行了测试，数据集可从相关渠道下载获取。建筑部分已在相应文档中详细介绍。
     
  • 手写的RNN（递归神经网络）
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    本教程详细介绍了如何手动推导和计算递归神经网络的过程，帮助读者深入理解其工作原理。 每个人都能学会如何使用LSTM-RNN进行递归神经网络的构建。通过动手实践，可以更好地掌握这个技术，并且将其应用到实际问题中去解决复杂的数据处理任务。学习过程中需要不断练习和完善自己的代码与模型设计能力，以便更有效地利用这种强大的机器学习工具。 为了帮助大家理解和上手LSTM-RNN，这里提供了一些基本步骤和建议： 1. 理解基础概念：首先了解什么是递归神经网络（RNN）以及它的变种之一——长短时记忆单元（LSTM）。掌握这些基础知识是构建更复杂模型的前提。 2. 学习编程语言与框架：选择合适的编程环境，如Python，并熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习库。这将有助于快速搭建和测试你的神经网络架构。 3. 实践项目经验：通过完成实际案例来巩固所学知识是非常重要的一步。可以从简单的序列预测任务开始尝试，逐步挑战更复杂的自然语言处理问题。 4. 参考现有资源：利用在线教程、书籍以及开源代码库等途径获取更多学习材料和灵感来源。 总之，只要愿意投入时间和精力去探索与实践，每个人都可以掌握LSTM-RNN技术，并将其应用于自己的项目中。
     
  • LSTM神经网络语言模型的实现
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    本项目旨在实现基于长短时记忆(LSTM)神经网络的语言模型，通过深度学习技术预测和生成自然语言文本，探讨序列数据建模的有效方法。 基于LSTM的神经网络语言模型可以通过Python和Theano框架实现。
     
  • MV-LSTM：一种用于多变量时间序列预测与解读的递归神经网络模型
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    简介：MV-LSTM是一种专门针对多变量时间序列数据设计的递归神经网络模型，适用于复杂时序数据的高效预测及解释。 MV-LSTM（多变量LSTM）是一种用于预测和解释多变量时间序列的神经网络模型。郭、田、陶林和Nino Antulov-Fantulin在2019年的国际机器学习会议上发表了一篇论文，题为“探索可解释的LSTM神经网络以处理多变量数据”。此外，在ICLR 2018年研讨会专题中，郭涛等人提出了一种基于自回归外生模型的可解释性LSTM神经网络，并将其应用于计算机应用领域。这些研究展示了MV-LSTM在网络结构和性能上的创新之处及其在实际问题中的适用性。