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Detecting Rumors from Microblogs with Recurrent Neural Networks（IJCAI-16）
记录一下，很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现。 1 引言 现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法，这些算法利用了根据帖子的内容、用户特征和扩散模式手工制作的各种特征，或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言（规则加Block Recurrent Transformer：结合了LSTM和Transformer优点的强大模型
在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。 但是我实际测试效果并不好，直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构，称为Block RecuDeep Learning Week12 Notes
1. Recurrent Neural Networks Temporal Convolutional Networks Such a model is a standard \(1\)d convolutional network, that processes an input of the maximum possible length. RNN and backprop through time The historical approach to processing sequences oCRUSE: Convolutional Recurrent U-net for Speech Enhancement
CRUSE: Convolutional Recurrent U-net for Speech Enhancement 本文是关于TOWARDS EFFICIENT MODELS FOR REAL-TIME DEEP NOISE SUPPRESSION的介绍，作者是Microsoft Research的Sebastian Braun等。相关工作的上下文可以参看博文 概述 本文设计的是基于深度学习的语音增强模型，工RNN里的dropout
今天看到RNN代码里面有dropout，查了一下，有下面的说法 https://blog.csdn.net/xinyihhh/article/details/122135986 model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) model.add(Dropout(0.5)) 第一个dropout是输入层x和hidden之间的dropout，控制输入线性变换的神经元GRU（Gated Recurrent Unit）门控循环单元结构
GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构 nn.GRU类初始化主要参数解释:nn.GRU类实例化对象主要参数解释: 代码示例：代码运行结果GRU的优势:GRU的缺点: nn.GRU类初始化主要参数解释: input_size: 输入张量x中特征维度的大小. hidden_size: 隐层张量h中特征Keras API 新旧对照表
UserWarning: Update your `LSTM` call to the Keras 2 API: `LSTM(128, name="LSTMSpectral", kernel_regularizer=<keras.reg..., recurrent_regularizer=<keras.reg..., implementation=2)` LSTM(128,name='LSTMSpectral',consume_less='gKeras中LSTM中units解释
Keras中Units解读 def __init__(self, units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',20-IEEE Trans-A_WiFi-Based_Smart_Home_Fall_Detection_System_Using_Recurrent_Neural_Network
【摘要】：独居老人跌倒已被视为重大公共卫生问题,甚至可能导致死亡。提醒护理人员或家庭成员的跌倒检测系统 (FDS) 有可能挽救老年人的生命。然而，传统的 FDS 涉及可穿戴传感器和专门的硬件安装。本文介绍了一种基于商品WiFi框架的智能家居无源无设备FDS，主要由硬件平台和客户端Modern Recurrent Neural Networks
Reference: https://d2l.ai/chapter_recurrent-modern/index.html 9.1-9.4 Content MotivationGated Recurrent Units (GRU)Reset Gate and Update GateHidden State Long Short-Term Memory (LSTM)Input Gate, Forget Gate, and Output GateMemory CellHidden State DeepPyTorch 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)
循环神经网络是一种面向深度学习的算法，它遵循顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都是独立于所有其他层的。这些类型的神经网络被称为循环的，因为他们执行数学计算的顺序方式完成一个又一个任务。本文主要介绍PyTorch 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)。 原DPCRN: Dual-Path Convolution Recurrent Network for Single Channel Speech Enhancement---论文翻译
DPCRN：用于单通道语音增强的双路径卷积递归网络 Xiaohuai Le1;2;3, Hongsheng Chen1;2;3, Kai Chen1;2;3, Jing Lu1;2;31Key Laboratory of Modern Acoustics, Nanjing University, Nanjing 210093, China 2NJU-Horizon Intelligent Audio Lab, Horizon Robotics, Beijing 100《RAFT：Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow》论文笔记
参考代码：RAFT 作者主页：Zachary Teed 1. 概述 导读：这篇文章提出了一种新的光流估计pipline，与之前介绍的PWC-Net类似其也包含特征抽取/correlation volume构建操作。在这篇文章中为了优化光流估计，首先在correlation volume的像素上进行邻域采样得到lookups特征（增强特征相关性，A solution to the learning dilemma for recurrent networks of spiking neurons
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NATURE COMMUNICATIONS, no. 1 (2020): 3625-21追根溯源：循环神经网络（Recurrent Neural Networks）
关注微信公众号：NLP分享汇。【喜欢的扫波关注，每天都在更新自己之前的积累】 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/A0irVL4-uYVCbrSrtFEZxQ 一、背景 NLP任务（包括与对话相关的任务）尝试处理和分析顺序的语言数据点，即使标准神经网络以及CNN是强大的学习模型，它们也具有两个主要限制Fine-Tuning and the Stability of Recurrent Neural Networks
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ PloS one, no. 9 (2011): e22885-e22885 Abstract 对构建稳定循环模型网络的标准理论方法的主要批评是，需要对突触连接权重进行微调。这种批评之所以严峻，是因为有关学习这些权重所提出的规则已显示出对其生物学合理性（论文解读）RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow
目录 论文解读之：RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow写在前面回顾光流领域RAFTFeature Encoder与Context EncoderUpdate 总结 论文解读之： RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow 由于前段时间太忙了，这篇博客拖了很久才【510】NLP实战系列（七）—— 进阶版(dropout/stacking/BiLSTM)
参考：Bidirectional 层 进阶版包含以下技术： Recurrent dropout（循环 dropout）, a specific, built-in way to use dropout to fight overfitting in recurrent layers. 使用 dropout 正则化的网络需要更长的时间才能完全收敛，因此网络训练轮次要增加为原来的 2 倍。Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Recognizing Spontaneous Micro-expressions
STRCN 时空循环卷积网络用于识别自发微表情 3-C 时空连通性 一张图的一个通道为矩阵的一个列； 时空变化就在这个矩阵中； 用STRCN学习处理这个矩阵 = 学习到外观特征； STRCN处理光流相关的信息（矩阵？）得到几何特征？ 图2两个图的不同点是： 第一个每一个图像对应一个模块，多个模块叠加交【论文研读】【医学图像】Recurrent Neural Networks for Aortic Image Sequence Segmentation with Sparse Annotations
【FCN+RNN】Recurrent Neural Networks for Aortic Image Sequence Segmentation with Sparse Annotations Abstract2 Methods3 Experiments and Results 本文仅仅为个人快速阅读记录。 Bai W , Suzuki H , Qin C , et al. Recurrent neural networks for aortic imageDeep Q-Learning with Recurrent Neural Networks
摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 事实证明，深度强化学习模型可以成功地学习控制策略图像输入。 但是，他们一直在努力学习需要长期信息的学习政策。 递归神经网络体系结构已用于处理数据点之间的长期依赖性的任务中。 我们研究了这些体系结循环神经网络(Recurrent Neural Network)讲解学习
先来看一个例子： 之前的全连接神经网络的结构：它的隐藏层的值只取决于输入的 x: 该结构对于上面问题只能做如下预测： 比如：可以预测：花开时——>跑得快 由此可见：通过简单的神经网络（单层的前馈神经网络）无法解决该三个问题，需要用关联的神经网络来解决。 RNN：Motivation:需PP: DeepAR: probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks
FROM Amazon research Germany PROBLEM probabilistic forecasting: estimate the probability distribution of a time series in future. INTRODUCTION a global model, which learns from historical data of all time series. METHOD an autoregressive recurrent netwoRe3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects
Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects 2019-10-04 14:42:54 Paper：https://arxiv.org/pdf/1705.06368.pdf Code（TensorFlow）：https://gitlab.com/danielgordon10/re3-tensorflow 1. Background and Motivation:论文阅读：Factorized Recurrent Neural Architectures for Longer Range Dependence
该论文主要针对LSTM并无法很好处理Long Range Dependence, 提出分块处理技术，能够保证不影响运算速度的情况下，提供对长范围依赖特性的建模。 Belletti, Francois, Alex Beutel, Sagar Jain, and Ed Chi. "Factorized recurrent neural architectures for longer range dependenc