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迁移学习中的特征提取技巧(九)
迁移学习中的特征提取技巧迁移学习是一种机器学习方法，它利用一个任务的知识来改进另一个任务的学习。
在实际应用中，迁移学习可以帮助解决数据稀缺、标注困难等问题，提高模型的泛化能力和效果。
特征提取是迁移学习中的关键步骤，下面我们将介绍一些常用的特征提取技巧。
1. 卷积神经网络（CNN）CNN是一种用于图像识别和分类的深度学习模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像的特征。
在迁移学习中，可以利用预训练好的CNN模型来提取图像特征，然后将这些特征作为输入，来训练其他任务的模型。
这种方法可以有效地减少模型的训练时间和提高模型的性能。
2. 循环神经网络（RNN）RNN是一种用于序列数据建模的深度学习模型，它具有记忆功能，可以处理不定长的序列数据。
在迁移学习中，可以利用预训练好的RNN模型来提取序列数据的特征，然后将这些特征作为输入，来训练其他任务的模型。
这种方法可以帮助模型更好地理解序列数据的结构和特征。
3. 自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督学习模型，它可以学习输入数据的高阶特征表示。
在迁移学习中，可以利用预训练好的自编码器模型来提取数据的特征，然后将这些特征作为输入，来训练其他任务的模型。
这种方法可以帮助模型更好地学习数据的抽象表示和重要特征。
4. 生成对抗网络（GAN）GAN是一种通过对抗训练的方式来学习生成模型的深度学习模型，它可以生成与真实数据相似的新数据。
在迁移学习中，可以利用预训练好的GAN模型来生成数据的特征，然后将这些特征作为输入，来训练其他任务的模型。
这种方法可以帮助模型更好地学习数据的分布和特征。
5. 多任务学习（MTL）多任务学习是一种可以同时学习多个相关任务的机器学习方法，它可以共享模型的参数和特征表示。
在迁移学习中，可以利用预训练好的多任务学习模型来提取数据的特征，然后将这些特征作为输入，来训练其他任务的模型。
这种方法可以帮助模型更好地学习数据的相关性和共享特征。
rnn模型公式
rnn模型公式RNN（循环神经网络）的公式如下：ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)h_{t}=f\left(W \cdot \left[h_{t-1},x_{t}\right]+b\right)ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)或者从矩阵分块乘法的角度来看，实际上是等价的：ht=f(W⋅ht−1+U⋅xt+b)h_{t}=f\left(W \cdot h_{t-1}+U \cdotx_{t}+b\right)ht=f(W⋅ht−1+U⋅xt+b)其中，ht表示第t时刻的隐藏状态，W和U是权重矩阵，b是偏置项，f是激活函数，xt是第t时刻的输入。
另外，LSTM（长短期记忆）是RNN的一种变体，其公式如下：遗忘门：ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)f_{t}=\sigma\left(W_{f} \cdot \left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b_{f}\right)ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf) 输入门：it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)i_{t}=\sigma\left(W_{i} \cdot \left[h_{t-1},x_{t}\right]+b_{i}\right)it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi) 细胞状态：C\~t=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC)\tilde{C}_{t}=\tanh \left(W_{C} \cdot\left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b_{C}\right)C~t=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC) 细胞更新：Ct=ft∗Ct−1+it∗C\~tC_{t}=f_{t} C_{t-1}+i_{t} \tilde{C}_{t}Ct=ft∗Ct−1+it∗C~t 输出门：ot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)o_{t}=\sigma\left(W_{o} \cdot \left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b_{o}\right)ot=σ(Wo[ht−1,xt]+bo) 输出：ht=ot∗tanh(Ct)h_{t}=o_{t} \tanh \left(C_{t}\right)ht=ot∗tanh(Ct)以上是RNN和LSTM的公式，请注意，这里的符号和参数取决于具体的实现方式。
rnn数理推导简单例子
RNN（循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。
它的核心思想是通过循环结构将输入序列中的每个元素与前一个元素进行关联，从而捕捉序列中的时间依赖性。
下面我将通过一个简单的例子来解释RNN的数理推导过程。
假设我们有一个简单的RNN模型，用于预测序列中的下一个元素。
输入序列是一个长度为n的整数序列，输出序列是一个长度为m的整数序列。
初始化首先，我们需要初始化RNN的参数，包括权重矩阵W和偏差向量b。
这些参数将在训练过程中进行优化。
前向传播在前向传播阶段，RNN会遍历输入序列，计算每个时间步的输出。
假设我们有一个长度为1的输入序列[x(t)]，其对应的输出为[y(t+1)]。
RNN的前向传播公式如下：y(t+1) = activation(W * x(t) + b)其中，W是权重矩阵，x(t)是输入序列中的第t个元素，b是偏差向量，activation是激活函数（如ReLU、Sigmoid等）。
在训练过程中，我们希望通过优化权重矩阵W和偏差向量b来最小化预测值y(t+1)与真实值之间的差距。
反向传播和优化在反向传播阶段，我们根据损失函数计算每个时间步的误差项，然后使用梯度下降算法更新权重矩阵W和偏差向量b。
假设我们的损失函数是均方误差（MSE），则误差项e(t+1)为：e(t+1) = (y(t+1) - y_true(t+1))^2其中，y_true(t+1)是真实值。
使用链式法则，我们可以计算出误差项关于权重矩阵W和偏差向量b的梯度：dW = Σ[e(t+1) * x(t)] * [x(t)']^Tdb = Σe(t+1)其中，Σ表示对所有时间步求和。
然后，我们使用梯度下降算法更新权重矩阵W和偏差向量b：W = W - learning_rate * dWb = b - learning_rate * db其中，learning_rate是学习率，控制着参数更新的步长。
训练过程在训练过程中，我们不断重复前向传播、反向传播和参数更新的步骤，直到损失函数的值达到一个可接受的范围或达到预设的迭代次数。
rnn生成唐诗原理
rnn生成唐诗原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：RNN（循环神经网络）是一种能够处理序列数据的机器学习模型。
在自然语言处理领域，RNN被广泛应用于文本生成任务，比如生成唐诗。
唐诗是中国文学史上的瑰宝，其韵律优美、意境深远，给人们留下了深刻的印象。
利用RNN生成唐诗，不仅可以帮助人们了解唐代诗歌的特点和风格，还可以实现自动创作唐诗的梦想。
RNN生成唐诗的原理主要包括数据预处理、模型设计、训练和生成四个步骤。
我们需要准备大量的唐诗数据作为训练集。
这些数据由若干首唐诗组成，每首唐诗包括若干句诗句。
接着，我们需要对这些唐诗数据进行预处理，将每个诗句转换成数字向量表示，以便输入到RNN中。
在模型设计方面，我们可以选择LSTM（长短期记忆网络）或者GRU（门控循环单元）等RNN变种来生成唐诗。
这些模型具有很好的记忆能力，能够捕捉到唐诗的韵律和特点。
我们可以通过堆叠多层RNN单元或者使用注意力机制等技巧来提升生成唐诗的质量。
我们还可以加入一些诗歌生成的约束条件，比如每句诗句的长度、押韵等，以确保生成的唐诗符合传统文学规范。
接下来是训练阶段，我们将准备好的唐诗数据输入到RNN模型中进行训练。
在训练过程中，模型会不断地调整其参数，以最大化生成唐诗的准确性和流畅度。
我们可以使用梯度下降等优化算法来加快训练速度，使得生成唐诗的效果更加理想。
最后是生成阶段，当训练完成后，我们可以利用训练好的RNN模型生成唐诗。
通过给定一个起始诗句，模型可以输出接下来的诗句，并不断重复这个过程直至生成完整的一首唐诗。
生成的唐诗可能有一些古怪的地方，但整体上仍然保持了唐诗的特点和风格。
利用RNN生成唐诗是一项有趣的技术挑战，通过不断地优化模型和调整参数，我们可以生成出越来越接近传统唐诗风格的作品。
未来，随着深度学习和自然语言处理技术的发展，RNN生成唐诗有望在文学创作和人工智能领域展现出更大的潜力。
【文章结束】。
第二篇示例：很多人对于如何使用循环神经网络（RNN）来生成唐诗感到好奇。
rnn 时序信号分类
rnn 时序信号分类RNN（循环神经网络）是一种能够处理时序数据的神经网络模型，它在时序信号分类方面有着广泛的应用。
时序信号分类是指对于输入的时序数据进行分类，例如识别语音信号、手写字体识别、股票走势预测等。
RNN在这方面的应用非常广泛，下面我会从多个角度来解释RNN在时序信号分类中的应用。
首先，RNN能够处理变长的时序数据，这使得它非常适合处理语音信号、文本数据等变长的时序信号。
RNN通过循环神经元的结构，能够记忆先前的信息，并将这些信息应用到当前的输入中，这使得它能够更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系，从而提高了时序信号分类的准确性。
其次，RNN还可以结合其他的神经网络结构，比如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），这些结构能够更好地解决RNN在处理长序列时出现的梯度消失和梯度爆炸的问题，从而提高了模型的泛化能力和准确性。
另外，RNN还可以通过堆叠多层网络来提高模型的表达能力，这样可以更好地学习复杂的时序模式，从而提高时序信号分类的准确性。
同时，可以使用双向RNN来捕捉时序数据中前后依赖关系，进一步提高分类的准确性。
除此之外，RNN还可以结合注意力机制来提高模型对时序数据的关注度，从而提高分类的准确性。
通过引入注意力机制，模型可以更加集中地关注时序数据中重要的部分，从而提高分类的准确性。
总的来说，RNN在时序信号分类中的应用是非常广泛的，它通过其循环的结构和记忆能力，能够更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系，结合其他的神经网络结构和注意力机制，可以进一步提高分类的准确性。
希望这些信息能够帮助你更好地理解RNN在时序信号分类中的应用。
rnn基本原理
rnn基本原理RNN（Recurrent Neural Networks），即递归神经网络，是一种前馈神经网络，其特点在于输入步骤和输出步骤的过程中，模型的状态会被保留并被传递到下一步，因此RNN也可以捕获和处理具有时间和序列结构的数据，从而可以解决机器翻译、语音识别等序列学习、序列分类、生成等任务。
RNN的基本原理是模型状态保留。
简单来说，RNN通过一些系数构成的循环运算，能够记住之前状态，然后将当前状态和之前状态结合起来，得到当前输出，从而实现了记忆的功能。
将矩阵组织成序列，并将每个矩阵的内容转化为同一个状态向量，就可以实现RNN网络的基本框架了。
RNN的隐藏层具有神经元，每个神经元由三部分组成：输入单元、隐藏层、输出单元。
每个神经元的输入单元接收到输入，并将其“加权”，即计算出一个相应的权值，然后将输入及权值进行求和，计算出隐含层的输出。
输出单元会根据从隐含层获得的信号决定输出。
由于RNN网络每一步都会将当前状态传递给下一步，这就记录了之前所有的数据，使RNN记住数据的序列，从而实现时间步长的记录和传递。
RNN网络的特点是能够根据之前的记忆输出新的结果，我们可以看出RNN能够从序列化信号中捕获时间关联信息，可以更有效地解决时间和序列结构的任务和问题，这对很多机器学习任务有巨大帮助。
在语言处理任务中，文本中局部区域之间可能有潜在的关联，RNN可以在一定程度上捕获这些关联，因此RNN网络很好地能够解决文本生成、语言模型预测、机器翻译、语音识别等任务。
RNN的使用范围很广泛，它不仅可以用于自然语言理解，还可以应用于多媒体领域，如视频分类、音乐分类以及图片分类等任务中，从而得到数据之间关联的特征。
借助于RNN，可以把当前时间步的数据和之前的数据联系起来，从而更精确的预测数据。
此外，RNN可以帮助提高生成模型的复杂度。
rnn 核心知识点和原理
rnn 核心知识点和原理全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：RNN（循环神经网络）是一种广泛应用于自然语言处理和时间序列数据处理中的深度学习模型。
其独特的结构使其能够处理序列数据，并具有记忆功能，能够根据之前的输入来预测未来的输出。
本文将介绍RNN的核心知识点和原理。
一、RNN的基本结构RNN由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。
隐藏层中的神经元之间存在循环连接，使得网络能够记忆之前的输入。
在每个时间步，RNN接收一个输入向量，并输出一个隐藏状态向量。
隐藏状态向量可以被视为网络在时间步t的记忆。
该隐藏状态向量会被传递到下一个时间步，并与新的输入向量一起计算出新的隐藏状态。
二、RNN的前向传播过程\[ h_t = f(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h) \]\[ y_t = g(W_{hy}h_t + b_y) \]\( h_t \)是在时间步t的隐藏状态，\( x_t \) 是在时间步t的输入向量，\( W_{hh} \)、\( W_{xh} \)、\( W_{hy} \) 是分别表示隐藏状态到隐藏状态、输入到隐藏状态和隐藏状态到输出的权重矩阵，\( b_h \) 和\( b_y \) 是偏置项，\( f \) 和\( g \) 是激活函数。
RNN的反向传播是通过一种称为反向传播通过时间（BPTT）的方法来计算梯度，并更新参数。
在训练过程中，需要将每个时间步的梯度进行累积，以便更新参数。
四、梯度消失和梯度爆炸问题RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题。
梯度消失是由于在反向传播过程中，随着时间步数的增加，梯度会变得非常小，导致参数几乎不会更新。
而梯度爆炸则是由于梯度会变得非常大，导致网络不稳定。
为了解决这个问题，可以使用一些技术，如梯度裁剪和长短期记忆（LSTM）网络。
五、LSTM网络LSTM是一种特殊的RNN结构，通过增加门控单元来解决梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM包括输入门、遗忘门、输出门和记忆细胞，能够更好地处理长序列数据。
rnn基本算法
rnn基本算法RNN基本算法循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。
与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时，会将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，从而实现对序列数据的记忆和处理。
在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，RNN已经成为了一种非常重要的模型。
RNN的基本算法可以分为三个部分：前向传播、反向传播和参数更新。
前向传播在前向传播过程中，RNN会根据当前时刻的输入和前一时刻的输出，计算出当前时刻的输出。
具体来说，假设当前时刻的输入为$x_t$，前一时刻的输出为$h_{t-1}$，当前时刻的输出为$h_t$，那么前向传播的计算公式为：$h_t=f(W_{xh}x_t+W_{hh}h_{t-1}+b_h)$其中，$W_{xh}$和$W_{hh}$分别表示输入层到隐藏层和隐藏层到隐藏层的权重矩阵，$b_h$表示隐藏层的偏置向量，$f$表示激活函数。
反向传播在反向传播过程中，RNN会根据当前时刻的输出误差和前一时刻的输出误差，计算出当前时刻的梯度。
具体来说，假设当前时刻的输出误差为$e_t$，前一时刻的输出误差为$e_{t-1}$，当前时刻的梯度为$g_t$，那么反向传播的计算公式为：$g_t=\frac{\partial e_t}{\partial h_t}\odot f'(h_t)$$e_{t-1}=\frac{\partial e_t}{\partial h_{t-1}}=\frac{\partiale_t}{\partial h_t}\frac{\partial h_t}{\partial h_{t-1}}=\frac{\partial e_t}{\partial h_t}W_{hh}\odot f'(h_{t-1})$其中，$\odot$表示逐元素相乘，$f'$表示激活函数的导数。
参数更新在参数更新过程中，RNN会根据当前时刻的梯度和前一时刻的梯度，更新权重矩阵和偏置向量。
rnn模型的典型应用案例
rnn模型的典型应用案例RNN（Recurrent Neural Network）是一种在自然语言处理、语音识别、时序数据分析等领域广泛应用的神经网络模型。
它具有记忆性，可以处理时序数据，并且能够根据先前的输入和内部状态预测下一个输出。
下面将列举十个典型的RNN模型应用案例，以展示其在不同领域的应用。
1. 机器翻译RNN在机器翻译任务中得到了广泛应用。
通过将源语言句子作为输入序列，目标语言句子作为输出序列，RNN模型可以学习到源语言和目标语言之间的对应关系，从而实现自动翻译。
2. 情感分析RNN可以对文本进行情感分析，判断文本中的情感倾向。
通过将文本序列作为输入，RNN模型可以学习到文本中的情感信息，并进行情感分类。
3. 文本生成RNN可以用于生成文本，如生成对话、生成新闻报道等。
通过将已有的文本作为训练数据，RNN模型可以学习到文本的规律，从而生成具有一定连贯性和逻辑性的新文本。
4. 语音识别RNN在语音识别任务中也有重要应用。
通过将语音信号序列作为输入，RNN模型可以学习到语音信号与文本之间的对应关系，从而实现语音到文本的转换。
5. 时序数据预测RNN可以用于时序数据的预测，如股票价格预测、天气预测等。
通过将历史时序数据作为输入，RNN模型可以学习到数据的演变规律，从而进行未来的预测。
6. 命名实体识别RNN可以用于命名实体识别任务，如识别文本中的人名、地名、组织机构等。
通过将文本序列作为输入，RNN模型可以学习到命名实体的特征规律，从而实现自动识别。
7. 语音合成RNN可以用于语音合成任务，如将文字转换为语音。
通过将文本序列作为输入，RNN模型可以学习到文字与语音之间的对应关系，从而实现自动语音合成。
8. 时间序列分类RNN可以用于时间序列分类任务，如动作识别、股票涨跌预测等。
通过将时间序列作为输入，RNN模型可以学习到序列中的模式和规律，从而进行分类或预测。
9. 图像描述生成RNN可以用于图像描述生成任务，如将图像转换为自然语言描述。
neural processing letters好中吗
neural processing letters好中吗Neural Processing Letters（NPL）是一本在科学领域中备受推崇的期刊，它聚焦于神经网络和神经信息处理方面的研究。
作为一个学术期刊，NPL 通过发表高质量的论文，促进学术界之间的交流和合作。
在本文中，我们将一步一步回答关于NPL期刊的问题，以帮助读者了解它的重要性和受欢迎程度。
第一步：什么是Neural Processing Letters（NPL）？Neural Processing Letters是一本由Springer出版社发行的国际性期刊，它的目标是推动神经网络和神经信息处理领域的研究和进展。
该期刊在1995年创刊，迄今为止已经发表了许多重要的论文，为该领域的研究人员提供了一个交流和共享成果的平台。
第二步：NPL期刊的范围是什么？NPL期刊关注的研究领域主要包括神经网络、神经信息处理、人工智能、机器学习等。
其中，神经网络研究方面涵盖了各种类型的神经网络结构、学习算法、优化方法等。
神经信息处理方面则关注于如何利用神经网络解决实际问题，如图像/音频/语音处理、模式识别等。
此外，NPL期刊还关注与神经网络领域相关的理论、方法和应用等方面的研究。
第三步：为什么NPL期刊受到好评？NPL期刊受到好评有以下几个原因。
首先，该期刊拥有严格的审稿流程和高质量的编辑团队，确保所发表的论文在学术上具有可靠性和可信度。
其次，NPL期刊发表的论文涵盖了该领域的多个方面和最新进展，对于研究人员来说是一种重要的信息来源。
第三，该期刊得到了学界的广泛认可和重视，被许多研究人员引用，提高了论文的可见度和影响力。
第四步：如何成为NPL期刊的作者？成为NPL期刊的作者需要首先进行研究，并将研究成果整理成一篇论文。
然后，作者需要按照期刊的投稿规范，将论文提交到NPL期刊的在线投稿系统中。
接下来，论文将进入审稿流程，经过同行评审，专家们会对论文进行评估并提出改进建议。
rnn的用法
RNN（循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络，其特点是能够将前一个时间步的隐藏状态传递到下一个时间步。
RNN的用法可以概括为以下几个方面：
1. 结构：RNN的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层通过前向传播和后向传播更新神经元的权重，输出层则负责生成输出结果。
2. 序列处理：RNN适用于序列处理任务，例如自然语言处理、语音识别、机器翻译等。
在这些任务中，输入数据通常是一系列的向量或字符，RNN可以通过处理这些序列数据来学习输入数据中的规律和模式。
3. 循环结构：RNN的关键特点是其循环结构，即每个时间步的隐藏状态会传递到下一个时间步。
这种循环结构使得RNN能够记忆先前的状态，从而在处理序列数据时能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
4. 训练方法：RNN的训练方法包括反向传播算法和梯度下降算法等。
通过训练，RNN可以学习到输入数据中的特征和规律，从而在预测和分类任务中取得更好的效果。
5. 应用场景：RNN被广泛应用于各种领域，如自然语言处理、语音识别、机器翻译、文本生成、图像处理等。
例如，在机器翻译中，RNN可以用于将源语言的句子翻译成目标语言的句子；在文本生成中，RNN可以用于生成符合语法规则的自然语言文本。
总之，RNN是一种有效的序列处理神经网络，通过其循环结构和训练方法，能够学习到输入数据中的规律和模式，并在各种序列处理任务中取得良好的效果。
RNN(循环神经网络)介绍
RNN（循环神经网络）介绍RNN（循环神经网络）是一种在人工智能领域中广泛应用的神经网络模型。
与传统神经网络不同，RNN具有记忆性，能够处理序列数据，如语言、音频和时间序列数据。
通过将信息从一个时间步传递到下一个时间步，RNN能够将之前的信息用于当前的计算，这使得它对于处理具有时间依赖关系的数据非常有效。
本文将对RNN的基本原理、结构和应用进行介绍。
1. RNN基本原理RNN的基本原理是数据的递归传播。
在每个时间步，RNN会接收一个输入向量和一个隐藏状态向量。
输入向量用于当前时间步的计算，隐藏状态向量则是用于传递信息到下一个时间步。
RNN的隐藏状态会将之前的信息隐含在当前时间步的计算中，这使得它能够处理具有时间相关性的数据。
2. RNN结构RNN由一个或多个循环单元组成。
循环单元在每个时间步都会接收一个输入向量和一个隐藏状态向量，并生成一个输出向量和一个更新后的隐藏状态向量。
通过将隐藏状态向量传递给下一个时间步，RNN能够在处理序列数据时保持一定的记忆性。
3. RNN应用RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译、视频分析等领域都有广泛的应用。
- 自然语言处理：RNN在文本分类、情感分析、语言生成等任务中表现出色。
由于RNN能够处理序列数据，它能够捕捉到词语的次序和上下文信息，从而提高文本处理任务的效果。
- 语音识别：RNN在语音识别任务中能够将语音信号转换为文本表示。
RNN能够处理变长的时间序列数据，将之前的上下文信息用于当前时间步的计算，从而提高语音识别的准确性。
- 机器翻译：RNN在机器翻译任务中能够将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。
RNN能够考虑到上下文信息和短语之间的语义关系，从而提高机器翻译的质量。
- 视频分析：RNN能够处理视频序列数据，通过时间上的依赖关系，提取出视频中的动作、对象等重要信息。
在视频分类、行为识别等任务中，RNN能够更好地理解视频数据的内在结构。
总结：RNN（循环神经网络）是一种能够处理序列数据、具有记忆性的神经网络模型。
python中letter用法
python中letter用法在Python中，letter用法指的是字母的处理和操作方式。
在Python中，字母属于字符串的一部分，因此可以使用各种字符串方法和操作符对字母进行处理。
首先，要创建一个字母变量，可以直接将字母赋值给变量。
例如，我想创建一个变量存储字母a，可以这样写：letter = 'a'。
这样，变量letter就保存了字母a的值。
接下来，我们可以使用各种字符串方法来处理字母。
例如，如果想将字母转换为大写形式，可以使用upper()方法。
示例代码如下：```letter = 'a'capital_letter = letter.upper()print(capital_letter) # 输出结果为'A'，即字母a的大写形式```同样地，如果想将字母转换为小写形式，可以使用lower()方法。
示例代码如下：```letter = 'A'small_letter = letter.lower()print(small_letter) # 输出结果为'a'，即字母A的小写形式```此外，我们还可以使用isalpha()方法来判断一个字符是否为字母。
该方法返回True或False。
示例代码如下：```letter = 'a'if letter.isalpha():print("该字符是字母")else:print("该字符不是字母")```以上是Python中letter用法的一些基本介绍。
通过使用字符串方法和操作符，我们可以方便地处理和操作字母。
无论是转换大小写、判断是否为字母，还是其他字母相关的操作，Python提供了丰富的工具和函数来满足我们的需求。
pattern recognition letter 的写作模板 -回复
pattern recognition letter 的写作模板-回复以下是一种可能的写作模板：[pattern recognition letter 的写作模板]首段：引言+问题陈述（150-200字）引言：从引人入胜的方式开始引起读者兴趣，例如引用一个相关的事实、实际案例或者一个令人惊叹的统计数据。
问题陈述：明确说明本文的目的是回答关于[pattern recognition（模式识别）的一个或多个方面]的问题。
第二段：定义和解释（150-200字）在这一段中对模式识别的概念进行定义，并提供相关的背景和解释，以确保读者对该主题有基本的了解。
可以包括一些相关的术语、方法或者实践，以帮助读者建立起对模式识别的认识。
第三段：模式识别方法（300-500字）介绍一些常见的模式识别方法、算法或者技术。
可以提及机器学习、人工智能、深度学习等相关的概念和方法，并解释其工作原理和应用领域。
也可以列举一些成功的案例或者实际应用，以说明这些方法的有效性和适用性。
第四段：模式识别在实际应用中的重要性（300-500字）论述模式识别在实际应用中的重要性，并说明其对于解决实际问题和推动社会发展的积极影响。
可以举例说明模式识别在医疗诊断、金融风险评估、广告推荐等领域的应用，并强调模式识别对于提高效率、减少错误、优化决策的作用。
第五段：模式识别的挑战与未来发展（300-500字）分析模式识别面临的挑战，例如数据量大、数据质量差、算法复杂性等。
讨论当前的研究进展和未来发展的方向。
可以提及人工智能的发展、边缘计算的兴起、跨领域的合作等对模式识别的影响和推动，以展望模式识别领域的未来。
结尾段：总结+展望（150-200字）总结前文的内容，特别是强调模式识别的重要性和应用前景。
在展望部分可以再次提醒读者关注当前的挑战和未来的发展方向，鼓励他们继续关注和参与该领域的研究和实践。
注：以上只是一种可能的写作模板，根据具体情况可以灵活调整每个段落的内容和顺序。
rnn的原理及相关公式步骤
rnn的原理及相关公式步骤
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。
其原理是在每个时间步，RNN会接收输入数据和前一个时间步的隐
藏状态，并输出当前时间步的隐藏状态和预测值。
这种结构使得
RNN能够捕捉序列数据中的时间依赖关系，适用于自然语言处理、
时间序列预测等任务。
RNN的原理可以用以下公式和步骤来描述：
1. 在时间步t，输入数据为x(t)，隐藏状态为h(t)，输出为
y(t)。
2. 更新隐藏状态的计算公式为，h(t) = f(Wxh x(t) + Whh
h(t-1) + bh)，其中Wxh为输入到隐藏状态的权重矩阵，Whh为上
一个时间步隐藏状态到当前时间步隐藏状态的权重矩阵，bh为隐藏
状态的偏置项，f为激活函数（如tanh或ReLU）。
3. 输出的计算公式为，y(t) = softmax(Why h(t) + by)，其
中Why为隐藏状态到输出的权重矩阵，by为输出的偏置项，
softmax为输出层的激活函数。
4. 损失函数通常使用交叉熵损失函数，用于衡量模型输出与真
实标签之间的差异。
5. 通过反向传播算法，根据损失函数对模型参数进行更新，以
最小化损失函数。
总结来说，RNN通过不断更新隐藏状态来捕捉序列数据中的时
间信息，并通过输出层进行预测。
在训练过程中，通过反向传播算
法来更新模型参数，以使得模型的预测结果与真实标签尽可能接近。
希望以上回答能够全面地解释RNN的原理及相关公式步骤。
rnn文本分类
rnn文本分类一、引言RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是深度学习中的一种重要模型，可以应用于自然语言处理、图像识别、时间序列预测等领域。
其中，在自然语言处理中，RNN被广泛应用于文本分类任务。
本文将介绍RNN在文本分类中的应用。
二、什么是文本分类文本分类是指将一段文本划分到预先定义好的一个或多个类别中。
例如，对于电影评论，我们可以将其分为正面评价和负面评价两类。
三、什么是RNNRNN是一种递归神经网络，它的主要特点是能够处理序列数据。
在传统的神经网络中，每个输入都独立处理，并没有考虑输入之间的关系。
而在序列数据中，每个输入都与前面的输入有关系，并且这些关系可能非常复杂。
RNN通过引入“记忆”机制来解决这个问题。
四、RNN在文本分类中的应用1. 建立模型在使用RNN进行文本分类时，首先需要建立模型。
常见的模型包括基于LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated RecurrentUnit）的模型。
2. 数据预处理对于原始文本数据，需要进行预处理，包括分词、去除停用词、词向量化等操作。
其中，词向量化是将每个单词转换为一个向量，以便于RNN进行处理。
3. 训练模型在训练模型时，需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
4. 模型调参在训练模型时，需要对一些参数进行调优，以提高模型的性能。
常见的参数包括学习率、隐藏层数、神经元个数等。
五、RNN文本分类实例下面以IMDB电影评论数据集为例，介绍如何使用RNN进行文本分类。
1. 数据预处理首先需要对原始数据进行预处理。
这里使用Python中的nltk库进行分词和去除停用词操作，并使用gensim库中的Word2Vec函数将每个单词转换为一个向量。
2. 建立模型这里使用基于LSTM的模型进行文本分类。
理解循环神经网络(RNN)和其在自然语言处理中的应用
理解循环神经网络（RNN）和其在自然语言处理中的应用循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种深度学习模型，具有一种独特的结构，使其在自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）领域中得到广泛应用。
本文将深入探讨RNN的基本原理，以及它在NLP中的应用，帮助读者更好地理解这一关键技术。
**RNN的基本原理**RNN是一种递归神经网络，其核心思想是在神经网络中引入循环结构，使得信息可以在不同时间步之间传递。
这种循环结构使RNN非常适合处理序列数据，如文本、时间序列和音频数据。
RNN的核心结构包括一个隐藏状态（hidden state）和一个输入（input）。
在RNN中，每个时间步都有一个输入和一个隐藏状态。
输入通常是序列中的当前元素，例如在文本处理中可以是一个单词或一个字符。
隐藏状态包含了网络在之前时间步的信息，并在当前时间步进行更新。
这种循环结构使得RNN能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，这对于自然语言处理非常重要，因为语言中的词汇和语法结构通常依赖于前文的内容。
RNN的数学表达如下：\[h_t = f(h_{t-1}, x_t)\]其中，\(h_t\)是当前时间步的隐藏状态，\(h_{t-1}\)是前一个时间步的隐藏状态，\(x_t\)是当前时间步的输入，\(f\)是RNN的激活函数，通常是tanh或ReLU。
通过不断更新隐藏状态，RNN可以逐步理解输入序列并捕捉关键信息。
然而，传统的RNN模型存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列上的性能。
为了解决这些问题，出现了一些改进型的RNN结构，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们能够更好地处理长序列数据。
**RNN在自然语言处理中的应用**RNN在NLP领域有着广泛的应用，以下是一些常见的例子：1. **文本生成**：RNN可以用于生成文本，如文章、故事、甚至代码。
rnn的输入规则
rnn的输入规则RNN（循环神经网络）是一种具有循环结构的神经网络，广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中。
在使用RNN时，需要遵循一些输入规则，以确保网络的输入符合预期的格式和要求。
下面是一些关于RNN输入规则的参考内容：1.序列输入：RNN的输入通常是一个序列，可以是文本的单词序列、音频的采样序列等。
输入序列的长度可以是可变的，但在训练和推理时需要保持一致。
2.嵌入向量：为了将离散的输入（如单词）转换为连续的向量表示，可以使用嵌入向量（embedding vector）。
嵌入向量的维度通常是一个超参数，需要根据任务和数据集的特点来选择。
3.序列填充：由于输入序列的长度可变，需要进行序列填充来保持输入的形状一致。
填充的方式可以是在序列的开始或结尾添加特殊的填充符号，使所有序列达到相同的长度。
4.Batch处理：为了提高训练效率，通常需要将多个序列打包成一个Batch进行处理。
Batch的大小是一个超参数，需要根据计算资源和模型性能进行选择。
5.One-hot编码：在处理离散的输入时，可以使用One-hot编码将其转换为稀疏的独热向量。
独热向量的维度等于输入的类别数，每个输入对应一个独热向量，其中只有对应类别的位置为1，其他位置为0。
6.时间步骤输入：RNN的输入可以在时间上划分为多个时间步骤。
每个时间步骤的输入可以是单个元素（如单词或音频样本）或是整个序列的一部分（如一段文本或一段音频）。
7.循环连接：RNN的特点之一是通过循环连接，将之前的状态信息传递到当前时间步骤。
因此，RNN的输入不仅包括当前时间步骤的信息，还包括之前时间步骤的隐藏状态。
8.掩码输入：在一些应用中，输入序列可能会包含一些无效或重要度低的位置。
为了在处理时忽略这些位置，可以使用掩码（mask）来标记这些无效的位置，在训练和推理时进行相应的处理。
总结起来，RNN的输入规则包括输入序列的格式与处理方式、嵌入向量的使用、序列填充和批处理的处理方式、输入的编码方式、时间步骤的处理方式、循环连接的传递和掩码输入的处理。
rnn案例代码
rnn案例代码标题：使用RNN模型进行文本生成的案例代码1. 引言RNN（循环神经网络）是一种在自然语言处理领域广泛应用的神经网络模型。
本文将介绍如何使用RNN模型进行文本生成，通过一个案例代码来展示其应用。
2. 数据预处理在使用RNN进行文本生成之前，需要对输入数据进行预处理。
首先，需要将文本分割成单词或字符，并将其转换为数值表示。
然后，可以将数据划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。
3. 构建RNN模型使用Keras等深度学习框架，可以方便地构建RNN模型。
首先，需要选择合适的RNN层，如LSTM（长短期记忆）或GRU（门控循环单元）。
然后，可以通过堆叠多个RNN层来增加模型的复杂性。
最后，添加一个全连接层作为输出层，根据需要定义损失函数和优化器。
4. 模型训练在训练RNN模型之前，需要定义一些训练参数，如学习率、批处理大小和训练迭代次数。
然后，可以使用训练数据对模型进行训练，通过反向传播算法来调整模型的权重和偏置。
可以使用交叉熵损失函数来度量模型的预测结果与真实标签之间的差异，并使用优化器来最小化损失函数。
5. 文本生成在完成模型训练后，可以使用训练好的模型来生成文本。
首先，需要选择一个初始文本作为种子，然后使用模型预测下一个字符或单词。
将预测结果添加到之前的文本中，然后再次使用模型预测下一个字符或单词。
通过迭代这个过程，可以生成一段具有连贯性的文本。
6. 案例代码以下是一个使用RNN模型进行文本生成的简单案例代码：```pythonimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom yers import LSTM, Dense# 数据预处理text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."chars = sorted(list(set(text)))char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars))int_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars))n_chars = len(text)n_vocab = len(chars)seq_length = 10dataX = []dataY = []for i in range(0, n_chars - seq_length, 1):seq_in = text[i:i + seq_length]seq_out = text[i + seq_length]dataX.append([char_to_int[char] for char in seq_in]) dataY.append(char_to_int[seq_out])n_patterns = len(dataX)X = np.reshape(dataX, (n_patterns, seq_length, 1))X = X / float(n_vocab)y = np_utils.to_categorical(dataY)# 构建RNN模型model = Sequential()model.add(LSTM(256, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]))) model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax')) pile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam')# 模型训练model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=64)# 文本生成start = np.random.randint(0, len(dataX)-1)pattern = dataX[start]print("Seed:")print("\"", ''.join([int_to_char[value] for value in pattern]), "\"")for i in range(100):x = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))x = x / float(n_vocab)prediction = model.predict(x, verbose=0)index = np.argmax(prediction)result = int_to_char[index]seq_in = [int_to_char[value] for value in pattern]sys.stdout.write(result)pattern.append(index)pattern = pattern[1:len(pattern)]print("\nDone.")```7. 结果分析运行上述代码后，可以看到模型根据初始文本生成了一段新的文本。
使用循环神经网络进行机器翻译
使用循环神经网络进行机器翻译机器翻译（Machine Translation, MT）是一项旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的技术。
随着人工智能的快速发展，机器翻译的质量和效率也得到了显著提升。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛应用于机器翻译领域，因其在处理序列数据方面的优势而备受瞩目。
循环神经网络是一种能够处理具有时间依赖性的序列数据的神经网络模型。
与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时引入了循环结构，使得网络能够保留先前输入的信息，并在后续的计算中进行传递和利用。
这种特性使得RNN在机器翻译任务中能够更好地捕捉上下文信息，提高翻译的准确性。
在机器翻译中，循环神经网络主要分为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。
编码器负责将源语言的句子转换为一个固定长度的向量表示，而解码器则根据该向量表示生成目标语言的翻译结果。
整个过程可以看作是一个序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）的转换任务。
编码器的输入是源语言的句子，每个词汇通过嵌入层（Embedding Layer）转化为一个实数向量。
然后，这些向量通过循环神经网络的隐藏层进行处理，每个时间步的隐藏状态都会沿着时间轴传递。
最后，编码器通过将最后一个时间步的隐藏状态作为句子的向量表示，将源语言句子的信息压缩到一个固定长度的向量中。
解码器的输入是目标语言的句子，同样通过嵌入层转化为向量表示。
解码器的隐藏状态初始化为编码器的输出向量，然后通过循环神经网络进行迭代计算。
在每个时间步，解码器会根据当前的隐藏状态和输入向量生成一个输出向量，表示当前时间步的翻译结果。
通过不断迭代，解码器能够逐渐生成出完整的目标语言句子。
为了提高机器翻译的效果，研究者们还提出了一种改进的循环神经网络结构，即长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。
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Residential Tenancy AgreementTHIS AGREEMENT made on the 16th day of January, 2013. BETWEENHu Tangfu Keinulaudantie 5 F 128, 00940 HKI, Finland, 044 3510889, (Herein refer to as tenant)ANDKai PULLIAINEN Dagmarinkatu 16, 00100 Helsinki, Finland. (Herein refer to as Landlord)1. Address of residential premisesThe address of the premises to be rented is located atDagmarinkatu 16,00100 Helsinki,Finland.2. Address for serviceThe address for serving notices and is:Dagmarinkatu 16,00100 Helsinki,Finland.3. Term of agreementThe term of this agreement will be as follows:This will be a long term tenancy which will begin from1st day of February, 2013 and end on 30th day of January, 2014.4. RentOne month’s rent deposit of 450 EUR + 850 EUR Refundable Security Deposit making total amountof 1,300 EUR shall be payable in advance latest on Tuesday 22nd of January, 2013. For me to confirmed and reserve the apartment for you. Rent charges shall be made payable directly to the Landlord.5. Included in the rentThe following items, appliances, and services are included in the rent:[1] Water [2] electricity [3] heat [4] stove[5] Oven [6] refrigerator [7] dishwasher [8] furniture[9] Window coverings [10] carpets [11] laundry facilities 12[ ] cablevision[13] Garbage collection [14] parking space for 5 vehicle(s) [15] sewage disposal[16] Sheets and towels [17] Computer with Internet access.I will not take away or ask you to pay extra for a service or facility that is already included in the rent.6. Security depositThe landlord acknowledges receiving from the tenant the sum of 1,300 EUR before move in as One month’s rent deposit and refundable security deposit.7. Rent increasesOnce a year, the landlord may increase the rent for the existing tenant. The landlord may only increase the rent 12 months after the date that the existing rent was established with the tenant or 12 months after the date of the last lawful rent increase for the tenant, even if there is a new landlord or a new tenant by way of an assignment. The landlord must use the prescribed Notice of Rent Increase form available from any office of the Residential Tenancy Branch or Government Agent.A landlord must give a tenant 3 whole months notice, in writing, of a rent increase. For example, if the rent is due on the 1st of the month and the tenant is given notice any time in January, even January 1st, there must be 3 whole months before the increase begins. In this example, the months are February, March and April, so the increase would begin on May 1st.If the tenant thinks the rent increase is unjustified the tenant may talk to the landlord or contact the Residential Tenancy Branch for assistance.If the issue is not resolved, the tenant may apply for arbitration under the Residential Tenancy Act within 30 days from the date of receipt of the Notice of Rent Increase.A landlord must give a tenant of a manufactured home pad 6 whole months notice, in writing, of a rent increase. If the tenant thinks the rent increase is unjustified, the tenant may talk to the landlord or contact the Residential Tenancy Branch for assistance. If the issue is not resolved, the tenant may apply for mediation by the Manufactured Home Park Dispute Resolution Committee.8. Assign or SubletThe tenant may assign or sublet the residential premises to another person with the consent of the landlord. If this tenancy agreement is for a fixed length of 6 months or more, or is solely for the rental of a manufactured home pad, the landlord must not arbitrarily or unreasonably withhold consent to assign or sublet. Under an assignment a new tenant must assume all of the rights and duties under the existing tenancy agreement, at the same rent. The landlord must not charge a fee or receive a benefit, directly or indirectly, for giving this consent.If a landlord unreasonably withholds consent to assign or sublet or charges a fee, the tenant may apply for arbitration under the Residential Tenancy Act.9. Repairs(a) Landlord's Duties:The landlord must provide and maintain the residential premises and residential property in a reasonable state of decoration and repair, making the residential premises and the residential property suitable for occupation by a reasonable tenant. The landlord must comply with health, safety and housing standards required by law.If the landlord is required to make a repair to comply with the above duties, the tenant may discuss it with the landlord. If the landlord refuses to make the repair, the tenant may seek an Arbitrator's Order under the Residential Tenancy Act for the completion and costs of the repair.(b) Tenant's Duties:The tenant must maintain ordinary health, cleanliness and sanitary standards throughout the residential premises and residential property. The tenant must take the necessary steps to repair damage to the residential premises and residential property caused by a willful or negligent act or omission ofthe tenant or invited guests of the tenant. The tenant is not responsible for reasonable wear and tear to the residential premises.If the tenant does not comply with the above duties, the landlord may discuss the matter with the tenant and may seek a monetary order through arbitration under the Residential Tenancy Act for the cost of repairs, serve a Notice to End a Residential Tenancy, or both.(c) Emergency Repairs:The landlord must post the name and telephone number of the designated contact person for emergency repairs.The tenant must make at least two attempts to notify the person designated by the landlord, and give a reasonable time for completion of the emergency repairs by the landlord.If the emergency repairs are still required, the tenant may undertake the repairs and deduct the cost from the next months rent, provided a statement of account and receipts are given to the landlord. The landlord may take over completion of the emergency repairs at any time.Emergency repairs must be urgent and necessary for the health and safety of persons or preservation of property and are limited to(I) Major leaks in the pipes or roof,(ii) Damaged or blocked water or sewer pipes or plumbing fixtures,(iii) Repairs to the primary heating system, and(iv) Defective locks that give access to the residential premises.10. Occupants and Invited Guests(a) The landlord may not stop the tenant from having guests in the residential premises under reasonable circumstances. If the number of permanent occupants is unreasonable, the landlord may discuss the issue with the tenant and may serve a Notice to End a Residential Tenancy. Disputes regarding the notice may be resolved through arbitration under the Residential Tenancy Act.(b) If the tenant lives in a hotel, the landlord may impose reasonable restrictions on invited guests and reasonable extra charges for overnight accommodation of invited guests.11. LocksNeither the tenant nor the landlord may change or add a lock or security device (for example, a door chain) to the residential premises unless both agree, or unless ordered by an arbitrator. In an emergency, the landlord may change the lock on the main door of the residential property and the tenant may change a defective lock on the residential premises and promptly provide the other party with a copy of the new key.12. Entry of Residential Premises by the Landlord(a) For the duration of this tenancy agreement, the residential premises are the tenant's home and the tenant is entitled to privacy, quiet enjoyment and to exclusive use of the residential premises.(b) The landlord may enter the residential premises only if one of the following applies:(I) the landlord gives the tenant a written notice which states why the landlord needs to enter the residential premises and specifies a reasonable time not sooner than 24 hours and not later than 72 hours from the time of giving the notice;(ii) There is an emergency;(iii) The tenant gives the landlord permission to enter at the time of entry or not more than one month before the time of entry for a specific purpose;(iv) The tenant has abandoned the residential premises;(v) The landlord has the order of an arbitrator or court saying the landlord may enter the residential premises;(vi) The landlord is providing maid service to a hotel tenant at a reasonable time.13. Ending the Tenancy(a) The tenant may end a month-to-month tenancy by giving the landlord at least one month's writtennotice. The landlord must receive the written notice before the day the rent is due, for the tenant to move out at the end of the following month. This notice must be in writing and must(i) include the address of the residential premises,(ii) Include the date the tenancy is to end, and(iii) Be signed by the tenant.For example, if the tenant wants to move at the end of May, the tenant must make sure the landlord receives written notice on or before April 30th.(b) The landlord may end the tenancy only for the reasons and only in the manner set out in the Residential Tenancy Act. The landlord must use the prescribed Notice to End a Residential Tenancy form available from the Residential Tenancy Branch.(c) The landlord and tenant may mutually agree in writing to end this tenancy agreement at any time.14. Landlord’s Obligation to Give Tenancy Agreement to TenantIn order for the landlord to insist on the performance of the tenant's obligation to pay rent under the tenancy agreement, the tenant must receive a copy of this agreement promptly and in any event not later than 21 days after the agreement was entered into.15. Application of the Residential Tenancy ActThe terms of this tenancy agreement and any changes or additions to the terms may not contradict or change any right or duty under the Residential Tenancy Act or a regulation made under that act and to the extent that a term of this tenancy agreement does contradict or change a right or duty under the Residential Tenancy Act or a regulation made under that act the term of this tenancy agreement is void.Any change or addition to this tenancy agreement must be agreed to in writing and initialed by both the landlord and tenant and must be reasonable. If a change is not agreed to in writing, is not initialed by the landlord and tenant or is not reasonable it is not enforceable.This is a statement signed by Kai PULLIAINEN, to assure complete safety of return of transferred funds in case this apartment agreement does not come to pass. The return of funds must be completed no later than 2 working days.I, Kai PULLIAINEN do hereby agree that the transfer of funds in the amount of 1,300 EUR to me will be returned in full, cash, the wiring charges at my expense, if the agreement as a tenant does not come to fruition on 1st of February, 2013.LandlordSignatureKai PULLIAINEN.…….………………..…….………..…..Date……………………16th of January, 2013 …………………………………………Date…………………………………….Hu TangfuTenantHello: Kai,Reading your letter come I am so happy for your generous agreement for the house renting.But I would like to pay the rent to your bank account and not by cash. Also the deposit money I rather want to open a bank account for that purpose.Is it possible for me to see the apartment before signing the agreement paper? At the same time I will bring my passport to show you.Are you now in Finland or in UK?If you are not in the country we cannot even meet or how could I pay you in cash or see the house. What is the exact address of the apartment, because I saw with the same address Dagmarinkatu 16 another different apartment /dagmarinkatu16/ for rent, so I was wondering about it. Are you willing to show me with some document that you are the owner of the apartment.I am waiting for your answer as soon as possible.Yours sincerelyTangfu Hudavidtevelde@From: tangfuhu@To: davidatevelde@Subject: Thank you!Date: Thu, 17 Jan 2013 07:12:13 +0000Hello David,Thank you for your letter coming, good for me attention to the ASUNTO more about it.My age is 62 and my wife at 50 years old, I am a poet writer(in Chinese ) and my wife is a doctor, who has being living in Beijing China right now. We need house because my wife will be here soon.We pay the renting for you no problem at all. we are neither smoking nor drink. My wife and I we like cycling and rest of time study or writing at home only.I wish you left key in Helsinki and let me see your house, if it is possible.Waiting for your replyYours sincerely!Hu TangfuI will write to you more about our situations.Date: Tue, 15 Jan 2013 07:29:47 -0800From: davidatevelde@Subject: Re: about your house rentTo: tangfuhu@My name is David Atevelde and I received your email of interest for the rental of my apartment located in Rauhankatu 2 00170, Helsinki Finland.I am a research engineer for a pharmaceutical company and I bought the apartment while working on a 4 year contract in Finland as an alternative to renting . I am the only owner of the apartment , the apartment is paid in full and with no legal problems . The apartment is not inhabited since I am no longer living in Finland.My intention is to rent the apartment to nice , clean people and in order to do that I would like to know a little something about you , like how many persons do you intend to live in my apartment,do you have a steady income ,etc . I must tell you from the beginning that I don't have a problem if you are a student and I don't have a problem with pets (I own a little dog myself) and I appreciate sincerity .Also here is a little something about the apartment and myself so we can get to know each other.The apartment is the one in the pictures but the furniture has been moved into my private storage room . If you don't have furniture I can take it back with no extra costs for you .The rent for 1 month is 350 EUR (for the entire apartment) including all utilities (water, electricity, Internet, cable,Parking, air conditioning, dishwasher, garbage disposal, microwave, refrigerator, private washing machine). with a Deposit fee of 700 EUR which is hold against any damages that might occur during your stay in the apartment.You can rent the flat for any period of time (open end contract).About myself, I am 44 years old and as I told you I am a research engineer for pharmaceutical products , currently living in Birmingham , my home town.You can move in the apartment in the same day when you receive the keys. The only problem is that I`m already in Birmingham but I hope that we shall find a solution. Thank you for your interest and looking forward to a future collaboration and friendship.Best regards,David Atevelde"---------------------------Hello David,As my age I could be able to retire this year by law in Finland. During the past year I was living in China Beijing city with my wife. Because of my wife wants to study her subject as a doctor in Finland, year ago I apply for her as an immigrant move to Finland. So recently immigration officer asked me if I have own apartment for family reunite in Helsinki. What’s why I want get a house urgently. My wife and I we are very satisfy your house for rental and we hope future if you neither back to Finland nor keep the house continuance. or if you want sell, we would like to buy it.My name is David Atevelde and I received your email of interest for the rental of my apartment located in Rauhankatu 2 00170, Helsinki Finland.I am a research engineer for a pharmaceutical company and I bought the apartment while working on a 4 year contract in Finland as an alternative to renting . I am the only owner of the apartment , the apartment is paid in full and with no legal problems . The apartment is not inhabited since I am no longer living in Finland.My intention is to rent the apartment to nice , clean people and in order to do that I would like to know a little something about you , like how many persons do you intend to live in my apartment,do you have a steady income ,etc . I must tell you from the beginning that I don't have a problem if you are a student and I don't have a problem with pets (I own a little dog myself) and I appreciate sincerity .Also here is a little something about the apartment and myself so we can get to know each other.The apartment is the one in the pictures but the furniture has been moved into my private storage room . If you don't have furniture I can take it back with no extra costs for you .The rent for 1 month is 350 EUR (for the entire apartment) including all utilities (water, electricity, Internet, cable,Parking, air conditioning, dishwasher, garbage disposal, microwave, refrigerator, private washing machine). with a Deposit fee of 700 EUR which is hold against any damages that might occur during your stay in the apartment.You can rent the flat for any period of time (open end contract).About myself, I am 44 years old and as I told you I am a research engineer for pharmaceutical products , currently living in Birmingham , my home town.You can move in the apartment in the same day when you receive the keys. The only problem is that I`m already in Birmingham but I hope that we shall find a solution.Thank you for your interest and looking forward to a future collaboration and friendship.Best regards,From: hu tangfu <tangfuhu@>To: davidatevelde@Sent: Monday, January 14, 2013 9:03 AMSubject: RE: about your house rentHello Sir,May I ask your house (http://www.asuntopalsta.fi/?page=view&kat=v&id=4952)rent. Is it still availeble?I am waiting for your replay.Tangfu (I am a Chinese with Finnish citizenship )Why I have to rent house right now?My name is Hu Tangfu and I live in Finland for more than 20 years? I am 62 years old and my wife 50 years old. During the past year I was living in China with my wife in Beijing and take cear my parents to other city Chong Qing very often. In my idea I would like to live in China as my age come. But my wife who is a doctor and she is enjoy to come to Finland for taking her subject as a doctor for it. So I was apling Finnish immigration office for my wife who could be able here as family reunification together. Recentely immigration officer asked me if I have enough living house for my wife coming. In the case I am looking for a house(because of my leave Finland very often and a Finnish friend offer me a room for temporary stay ) . In our idea we would like buy apartment in Finland as we can live easier. But I do not know if my wife able to stay in Finland as long as the rest of our life time. So I suggest my wife we rent a house for one year to see if she like here or not.Now I should tell you about me my job in Finland. For the long time I was in the country and I have done few job for, as a teacher for teaching History about China in school, and I had been teaching Taiji(Chinese Gongfu sprot), also I was working in a factory for long time. During the past I was working in England London too. Now I am clouse to old and I keep quately for my writing poem or my oun book as a writer should be. Everyday I am only use computer or go outfor cycling as long as I like to. Travelling is my most enjoy things to do, my wife also like my interests.So please do not worry about the payment for your house rental. we can pay the rent by time should be. also if you see us no problem for live we can stay as long as you will be agreeing still we can leave before we buy a house for our future. We see how it is. By the way my wife has two house in Beijing and Shang hai and she will sell out her house from China and then buy one in here.Thanks for the mail and i am sorry for replying late because my work have been keeping me busy. There is no problem about that my apartment it still available for the period you intend staying or if you which to stay longer stay or short say you're welcome.The cost for the apartment is 350 EUR month including the GAS/WATER/INTERNET/LIGHT and 700 EUR deposit.Am looking for good and well behave person or family to take care of my apartment. Renting the flat completely you're entitle to pay 350 EUR per month and 700 EUR deposit that will be refund back after your stay in the apartment.I need some certain details to prepare for you Contract document for the apartment,after you might have sign the Contract document and pay the deposit fee,i will come down to Helsinki and hand over the Keys to you or i send the keys to you, i need the following details to prepare the Rental Agreement form in which i want you to supply me the following details.FULL NAME:Hu TangfuCURRENT ADDRESS:Keinulaudantie 5 F 128 00940 HKI FinlandDATE OF BIRTH:NATIONALITY :SOCIAL SECURITY NUMBER:GENDER:TELEPHONE: 358 44 3510889MOVE IN DATE:MOVE OUT DATE:Looking forward to read from you .Regards,David Atevelde''。