已有入侵检测模型普遍只针对网络入侵行为的静态特征进行分析检测，造成检测率低及误报率高等缺陷，且无法有效应用低频攻击。为此提出一种新的基于深度循环神经网络（DRNN）和区域自适应合成过采样算法（RA-SMOTE）的组合式入侵检测模型（DRRS）。首先，RA-SMOTE 对数据集中低频攻击样本进行自适应区域划分，实现差别样本增量，从数据层面提升低频攻击样本数量；其次，利用 DRNN 特有的层间反馈单元，完成多阶段分类特征的时序积累学习，同时多隐层网络结构实现对原始数据分布的最优非线性拟合；最后，使用训练好的DRRS模型完成入侵检测。实验结果表明，相比已有入侵检测模型，DRRS在改善整体检测效果的同时显著提高了低频攻击检测率，且对未知新型攻击具有一定检出率，适用于实际网络环境。

利用tensorflow实现的循环神经网络RNN（本程序使用了LSTM）来做语言模型，并输出其困惑度。 #语言模型主要是根据一段给定的文本来预测下一个词最有可能是什么。困惑度用于评价语言模型。困惑度越小，则模型的性能越好。

在这个全球化的时代，很可能会遇到与我们使用不同语言进行交流的人或社区。 为了承认由此引起的问题，我们正在开发机器翻译系统。 Google LLC 等多家知名组织的开发人员一直致力于使用机器学习算法（如人工神经网络 (ANN)）引入算法来支持机器翻译，以促进机器翻译。 在这方面已经开发了几种神经机器翻译，但另一方面，循环神经网络（RNN）在该领域并没有太大发展。 在我们的工作中，我们试图将 RNN 引入机器翻译领域，以承认 RNN 优于 ANN 的优势。 结果显示了 RNN 如何能够以适当的准确度执行机器翻译。

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循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适合序列数据的建模。它在语音识别、自然语言处理等领域取得了成功。是除卷积神经网络之外深度学习中最常用的一种网络结构。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾循环神经网络的发展历程与在各个领域的应用。

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文章目录一. 传统RNN二. GRUstep 1 : 载入数据集step 2 : 初始化参数step 3: GRUstep 4: 训练模型简洁实现GRU三. LSTMstep 1: 初始化参数step 2: LSTM 主函数step 3: 训练模型step 4: 简洁实现 一. 传统RNN RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） 二. GRU ⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系； 更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系 step 1 : 载入数据集 import os os.listdir('/home

一、过拟合欠拟合及其解决方案 我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 二、梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为的多层感知