摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》，作者：Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。我寻找了CNNcombinewithRNN的资料，看了CLDNN论文，我知道了：CNN和RNN直接的不同点：CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；R
摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》，作者：Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。我寻找了CNNcombinewithRNN的资料，看了CLDNN论文，我知道了：CNN和RNN直接的不同点：CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；R
官方实现PyTorch已经实现了一个RNN类，就在torch.nn工具包中，通过torch.nn.RNN调用。使用步骤：实例化类；将输入层向量和隐藏层向量初始状态值传给实例化后的对象，获得RNN的输出。在实例化该类时，需要传入如下属性：input_size：输入层神经元个数；hidden_size：每层隐藏层的神经元个数；num_layers：隐藏层层数，默认设置为1层；nonlinearity：激活函数的选择，可选是'tanh'或者'relu'，默认设置为'tanh'；bias：偏置系数，可选是'True'或者'False'，默认设置为'True'；batch_first：可选是'True'
官方实现PyTorch已经实现了一个RNN类，就在torch.nn工具包中，通过torch.nn.RNN调用。使用步骤：实例化类；将输入层向量和隐藏层向量初始状态值传给实例化后的对象，获得RNN的输出。在实例化该类时，需要传入如下属性：input_size：输入层神经元个数；hidden_size：每层隐藏层的神经元个数；num_layers：隐藏层层数，默认设置为1层；nonlinearity：激活函数的选择，可选是'tanh'或者'relu'，默认设置为'tanh'；bias：偏置系数，可选是'True'或者'False'，默认设置为'True'；batch_first：可选是'True'
目录一、数据处理如何将计算机不认识的转化为数字处理文本数据二、文本处理与词嵌入文本转化为序列分词构建字典One-Hot编码序列对齐词嵌入三、SimpleRNN为什么要使用RNN（RecurrentNeuralNetworks）？RNN模型的基本结构SimpleRNN向量拼接和矩阵初始化\(\tanh\)函数四、LSTMLSTM网络架构图与RNN对比LSTM:ConveyorBeltLSTM:ForgetGatePart1对位相乘：Part2：遗忘门(f)Part3：\(W_f\)和拼接向量总结LSTM:InputGateInputgate结构图LSTM:NewValueLSTM:Updatet
目录一、数据处理如何将计算机不认识的转化为数字处理文本数据二、文本处理与词嵌入文本转化为序列分词构建字典One-Hot编码序列对齐词嵌入三、SimpleRNN为什么要使用RNN（RecurrentNeuralNetworks）？RNN模型的基本结构SimpleRNN向量拼接和矩阵初始化\(\tanh\)函数四、LSTMLSTM网络架构图与RNN对比LSTM:ConveyorBeltLSTM:ForgetGatePart1对位相乘：Part2：遗忘门(f)Part3：\(W_f\)和拼接向量总结LSTM:InputGateInputgate结构图LSTM:NewValueLSTM:Updatet
目录I.前言介绍RNN的概念和应用II.RNN基础RNN的概念和结构RNN的前向传播和反向传播算法前向传播算法反向传播RNN的变种：LSTM和GRULSTMGRUIII.RNN的应用自然语言处理中的RNN应用：文本分类、情感分析、机器翻译等时间序列分析中的RNN应用：时序预测、异常检测、行为识别等IV.RNN的进阶应用注意力机制和Seq2Seq模型多层RNN和双向RNNRNN和CNN的结合V.RNN的调参和优化学习率、正则化和丢弃等技术梯度消失和梯度爆炸问题RNN的优化算法：Adam、Adagrad、RMSprop等VI.实践：用Python实现RNN使用PyTorch实现一个简单的RNN模型
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桑葚图.jpg今天我们复现一幅2021年Cell上Graphicalabstract的图。Title:Humanoralmucosacellatlasrevealsastromal-neutrophilaxisregulatingtissueimmunityDOI:10.1016/j.cell.2020.07.009[TOC]22读图Snipaste_2022-04-26_16-03-03.png来看一下这个摘要图(红色箭头)，作者用堆叠条形图来展示两组样本间比例的变化，中间又增加了连线让相同组分之间对对比更加的直观。一般这种数据就是以饼图或是堆叠条形图来展现，今天我们就用饼图和条形图两种形式
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