MATLAB实现RNN神经网络源码包解析

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0 下载量 138 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 15KB ZIP 举报
资源摘要信息: "rnn-esn_rnnmatlab_RNN_Network_MATLABRNN_bearznl_源码.zip" 该文件标题表明，这是一个与递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）相关的源码压缩包，具体来说，它与一种称为回声状态网络（Echo State Network，简称ESN）的特殊RNN结构有关，并且这些代码是基于MATLAB环境编写的。文件名“rnn-esn_rnnmatlab_RNN_Network_MATLABRNN_bearznl_源码.zip”明确指出了源码的用途和实现的平台。 首先，我们需要了解递归神经网络（RNN）是神经网络的一种类型，专门设计用来处理序列数据。它们能够使用内部状态（记忆）来处理序列中的任意长度输入，这使得它们在处理时间序列数据、语音识别、自然语言处理等领域非常有效。然而，RNN的一个主要问题是梯度消失和梯度爆炸问题，这使得网络难以学习长距离的依赖关系。 回声状态网络（ESN）是RNN的一种变体，旨在解决传统RNN训练中的困难问题。ESN的核心思想是在网络中引入一个大型但固定、随机生成的隐藏层，称为“回声状态”，它们之间的连接权重是固定的，只有输出层的权重是可训练的。这种设计大大简化了训练过程，因为只需要对输出权重进行调整，避免了传统RNN的复杂反向传播问题。此外，ESN通常拥有更好的性能，特别是在处理长序列数据时。 接着，MATLAB是一个广泛应用于工程计算、数据分析以及数值计算的编程环境和第四代编程语言，它在数据可视化方面也表现出色。MATLAB在学术研究和工程实践中被广泛使用，特别是在信号处理、控制系统设计、通信系统设计等领域。 从文件名称中可以看出，这是一个与ESN和RNN相关的MATLAB源码压缩包。由于压缩包没有包含其他文件，我们无法确定具体包含哪些脚本文件或者函数，但是可以推测，这个压缩包可能包含以下几种文件类型： 1. 脚本文件（.m）：这些文件可能包含实现ESN的初始化、训练和测试过程的MATLAB代码。 2. 函数文件（.m）：可能包含一些辅助函数，用于创建网络结构、处理数据集、计算误差等。 3. 示例文件或帮助文件：可能包含使用这些脚本和函数进行实验的示例代码，以及如何使用相关功能的说明文档。 总之，这个资源是一个完整的关于ESN在MATLAB平台上的实现的源码包，对于需要进行相关研究的学者或工程师来说，这是一个宝贵的资源。通过这些源码，用户可以快速部署和实验ESN模型，进而分析其在各种序列数据分析任务中的表现。由于MATLAB的易用性，即使是初学者也可以更容易地理解和应用这些复杂的网络结构，从而在自己的研究或项目中取得进展。

rnn-esn_rnnmatlab_RNN_Network_MATLABRNN_bearznl_源码.rar

2021-09-29 上传
标题中的“rnn-esn_rnnmatlab_RNN_Network_MATLABRNN_bearznl_源码.rar”表明这是一个关于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的MATLAB源代码压缩包，作者可能是“bearznl”。RNN在网络结构上具有自循环...

uncased_L-12_H-768_A-12.zip

2020-05-08 上传
标题中的"uncased_L-12_H-768_A-12.zip"是指一个预训练的BERT模型，其中的“uncased”意味着该模型在处理文本时未区分大小写，这通常是为了增加模型对常见英文单词的泛化能力。“L-12”表示这个模型有12个...

rnn.zip_LSTM MATLAB_LSTM-RNN_RNN-LSTM_rnn lstm_rnn matlab

2022-07-15 上传
作为刚开始研究RNN 的小白，可以看RNN和LSTM的ｍａｔｌａｂ程序，本人刚开始学习 ，把找到的资源分享给大家。

.sh文件中的配置：python3 personalisation.py --model_id RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256] --eval_personalised 103_personalised_2023-05-22-20-36-50 --emo_dim physio-arousal --use_gpu 在args中是怎样写的？

2023-05-29 上传
"model_id": "RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256]", "eval_personalised": "103_personalised_2023-05-22-20-36-50", "emo_dim": "physio-arousal", "use_gpu": ...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
8. RNN (Recurrent Neural Network): 适用于处理序列数据的神经网络模型，能够捕捉时间序列的动态特性。 9. CNN (Convolutional Neural Network): 卷积神经网络，主要用于图像处理，但也可以用于时间序列数据的预测...

for parameters in self.rnn.all_weights: for pam in parameters: nn.init.uniform_(pam.data, -sqrt_k, sqrt_k)

2023-05-02 上传
这是一个参数初始化的代码段，其中`self.rnn`是一个RNN模型，`all_weights`是一个包含所有权重参数的列表。对于每个参数，使用均匀分布来初始化其值，其中均值为0，标准差为`sqrt_k`。这里的`sqrt_k`是一个常数，...

output = tf.keras.rnn.static_rnn(cell, seqTimeSteps, dtype = tf.float64)

2023-05-27 上传
在 TensorFlow 2.x 中，`tf.keras.rnn.static_rnn` 函数已经被弃用，如果想要在 TensorFlow 2.x 中使用 RNN 网络，可以使用 `tf.keras.layers.RNN` 类，或者使用 `tf.keras.layers.SimpleRNN`、`tf.keras.layers....

tf.keras.rnn.static_rnn怎么适配tensorflow 2.x版本

2023-05-27 上传
在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.keras` 模块已经被大量改进，包括 `tf.keras.layers.RNN` 类替代了 `tf.keras.rnn` 模块中的 `static_rnn` 函数。因此，在 TensorFlow 2.x 版本中，如果要使用 `static_rnn` 函数，...

请告诉我这段代码的意思 class RNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.dict_dim = vocab["<pad>"] self.emb_dim = 128 self.hid_dim = 128 self.class_dim = 2 self.embedding = Embedding( self.dict_dim + 1, self.emb_dim, sparse=False) self._fc1 = Linear(self.emb_dim, self.hid_dim) self.lstm = paddle.nn.LSTM(self.hid_dim, self.hid_dim) self.fc2 = Linear(19200, self.class_dim)

2023-03-27 上传
这段代码定义了一个继承自paddle.nn.Layer的RNN类，用于实现一个循环神经网络模型。在初始化方法中，定义了以下属性： - dict_dim：词典大小，即词汇表中单词的数量； - emb_dim：词向量维度，即每个单词的向量表示...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

2023-06-09 上传
super(RNNModel, self).__init__() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self....
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