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循环神经网络
【
循环神经网络
rnn】一篇文章讲透
2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与
循环神经网络
CX330的烟花
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2024-03-27 04:51
rnn
人工智能
深度学习
算法
python
机器学习
数据结构
Pytorch nn.Module
RNN,LSTM,GRU:
循环神经网络
层,分别对应简单RNN、长短时记忆网络(LSTM)、门
霖大侠
·
2024-03-16 15:53
pytorch
人工智能
python
深度学习
cnn
神经网络
卷积神经网络
【深度学习模型】6_3 语言模型数据集
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集(周杰伦专辑歌词)本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集,并将其转换成字符级
循环神经网络
所需要的输入格式
RIKI_1
·
2024-03-12 23:46
深度学习
深度学习
语言模型
人工智能
【深度学习笔记】6_4
循环神经网络
的从零开始实现
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.4
循环神经网络
的从零开始实现在本节中,我们将从零开始实现一个基于字符级
循环神经网络
的语言模型,并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作
RIKI_1
·
2024-03-12 07:23
深度学习
深度学习
笔记
rnn
【深度学习笔记】6_10 双向
循环神经网络
bi-rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.10双向
循环神经网络
之前介绍的
循环神经网络
模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的,因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递
RIKI_1
·
2024-03-10 11:07
深度学习
深度学习
笔记
rnn
深度学习的进展
方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、
循环神经网络
等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
CuiXg
·
2024-02-25 18:59
深度学习
人工智能
【人工智能学习思维脉络导图】
人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)
循环神经网络
AK@
·
2024-02-22 23:44
人工智能
人工智能
学习
TensorFlow 的基本概念和使用场景
用户可以使用TensorFlow构建各种机器学习模型,例如神经网络、卷积神经网络、
循环神经网络
等。它能够让开发者更方便地构建和训练机器学习模型。它的名字中的"Tensor"指的是多维数组,而"
小麟School
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2024-02-20 21:37
计算机基础
tensorflow
人工智能
python
RNN
循环神经网络
原理理解
一、基础正常的神经网络一般情况下,输入层提供数据,全连接进入隐藏层,隐藏层可以是多层,层与层之间是全连接,最后输出到输出层;通过不断的调整权重参数和偏置参数实现训练的效果。深度学习的网络都是水平方向延伸的,都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的,例如,在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。我们要预测下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子
Andy_shenzl
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2024-02-20 14:54
Deep
Learing
&
pytorch
rnn
深度学习
人工智能
Bert基础(一)--transformer概览
它不单替代了以前流行的
循环神经网络
(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络,并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT
Andy_shenzl
·
2024-02-20 14:22
Deep
Learing
&
pytorch
NLP
bert
transformer
人工智能
深度学习——概念引入
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:
循环神经网络
卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning
韶光流年都束之高阁
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2024-02-20 10:31
深度学习日记
深度学习
人工智能
职场和发展
从时间序列中提取特征的几种方法
文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征:DTW、shapelets、CNN时间依赖特征:
循环神经网络
(LSTM、GRU)、反馈网络序列变换特征:自动编码、seq2seq
千行百行
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2024-02-20 08:26
论文学习
时间序列
shapelet
神经网络——
循环神经网络
(RNN)
神经网络——
循环神经网络
(RNN)文章目录神经网络——
循环神经网络
(RNN)一、
循环神经网络
(RNN)二、
循环神经网络
结构1、一对一(OnetoOne)2、一对多(OnetoMany)3、多对多(ManytoMany
爱吃柠檬的天天
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2024-02-20 06:23
人工智能
神经网络
rnn
人工智能
机器学习入门--LSTM原理与实践
LSTM模型长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种常用的
循环神经网络
(RNN)变体,特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。
Dr.Cup
·
2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
lstm
人工智能
机器学习入门--双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)原理与实践
双向长短记忆网络(BiLSTM)BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种特殊的
循环神经网络
(RNN),它能够处理序列数据并保持长期记忆。
Dr.Cup
·
2024-02-20 05:14
机器学习入门
机器学习
神经网络
lstm
机器学习入门--
循环神经网络
原理与实践
循环神经网络
循环神经网络
(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。
Dr.Cup
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2024-02-20 05:44
机器学习入门
机器学习
rnn
深度学习
机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
GRU模型随着深度学习领域的快速发展,
循环神经网络
(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。
Dr.Cup
·
2024-02-20 05:43
机器学习入门
机器学习
gru
人工智能
NLP_自然语言处理项目(2):seq2seq_attention_机器翻译(基于PyTorch)
在seq2seq_attention中,编码器和解码器都是由
循环神经网络
(RNN)组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN,每
@硬train一发
·
2024-02-19 18:56
NLP
自然语言处理
机器翻译
pytorch
精通PyTorch:如何选择合适的优化器和损失函数
精通PyTorch:如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络(CNN)的应用实例2.
循环神经网络
(RNN
walkskyer
·
2024-02-19 16:38
AI探索
pytorch
人工智能
python
深度学习的应用实例
自然语言处理(NLP)情感分析:深度学习模型如
循环神经网络
(RNN)和Transformer等已被广泛用于情感分析任务,例如识别文本中的情感倾向或情感类别。
数字化信息化智能化解决方案
·
2024-02-19 16:27
深度学习
人工智能
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[
循环神经网络
](RNN)的变种种
·
2024-02-19 16:10
人工智能自然语言处理数据挖掘
LSTM参数详解
LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊类型的
循环神经网络
(RNN),主要用于处理和预测序列数据的重要模型。
实名吃香菜
·
2024-02-19 14:38
深度学习
lstm
人工智能
rnn
【AIGC】Stable Diffusion大模型分类
这些模型通常采用了深度学习技术,包括卷积神经网络(CNN)和
循环神经网络
(RNN)等,以实现对文本和
AIGCExplore
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2024-02-19 12:55
AIGC
AIGC
stable
diffusion
分类
ERNIE实现酒店情感分析(文本分类)
项目背景与意义在过去,NLP文本处理主要依赖于序列模型,如
循环神经网络
(RNN)
OverlordDuke
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2024-02-14 02:42
深度学习
NLP
分类
数据挖掘
人工智能
NLP
8.4
循环神经网络
样例应用
TIMESTEPS=10#
循环神经网络
的训练序列长度。TRAINING_STEP
醉乡梦浮生
·
2024-02-14 01:55
时间序列预测——BiGRU模型
在深度学习领域,
循环神经网络
(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)是常用于时间序列预测的模型之一。
Persist_Zhang
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2024-02-13 09:46
数据分析
Python
深度学习
gru
人工智能
【论文精读】Transformer
摘要以往的
循环神经网络
如LSTM和GRU,在序列建模和翻译问题中已经成为最先进的方法,但由于其循环结构,导致无法并行化计算,且难以对长序列的全局关系建模。
None-D
·
2024-02-11 15:40
BackBones
transformer
深度学习
人工智能
【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究,从发展到任务,整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决,真理是阶段性的产物
在各种可视化基准测试中,基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络,如卷积和
循环神经网络
。由于transformer具有较高的性能
羞儿
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2024-02-10 13:02
论文笔记
深度学习
人工智能
ViT
网络模型
研究方向
深度学习自然语言处理(NLP)模型BERT:从理论到Pytorch实战
文章目录深度学习自然语言处理(NLP)模型BERT:从理论到Pytorch实战一、引言传统NLP技术概览规则和模式匹配基于统计的方法词嵌入和分布式表示
循环神经网络
(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)Transformer
星川皆无恙
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2024-02-10 07:43
机器学习与深度学习
自然语言处理
大数据人工智能
深度学习
自然语言处理
bert
大数据
pytorch
人工智能
算法
MATLAB实现LSTM时间序列预测
其作为
循环神经网络
(RNN)的特殊形式,继承了
循环神经网络
的优点。首先,利用记忆机制,可以有效提取时间序列数据的时间依赖性。其次,在模型训练时,学习到的权重参数在时间步骤之间是共
AI Dog
·
2024-02-10 06:57
数学建模\MATLAB
lstm
深度学习
机器学习
数据挖掘
时间序列预测
深度学习在农作物病虫害识别中应用
深度学习在农作物病虫害识别中应用在农作物病虫害识别中,常用的深度学习模型还包括
循环神经网络
(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
yhbbobo
·
2024-02-09 22:56
深度学习
人工智能
深度学习入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
8.1
循环神经网络
RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。
zhanghui_cuc
·
2024-02-09 08:56
深度学习笔记
深度学习
rnn
笔记
刘知远LLM——神经网络基础
Word2Vec例子负采样:
循环神经网络
RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称:人工神经网络。
李日音
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2024-02-08 15:43
神经网络
人工智能
深度学习
如何开始深度学习,从实践开始
深入研究神经网络及其架构,如前馈神经网络、卷积神经网络和
循环神经网络
。探索流行的深度学
skywalk8163
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2024-02-08 11:46
深度学习
人工智能
飞桨
chatgpt
文心一言
基于LSTM模型的时间序列预测(车厢重量预测),Python中Keras库实现LSTM,实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建,预测数据
简介LSTM是一种常用的
循环神经网络
,其全称为“长短期记忆网络”(LongShort-TermMemoryNetwork)。
Uncle_Tom09
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2024-02-08 02:29
python
lstm
keras
【前沿技术杂谈:深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展
前沿技术杂谈:深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络(CNN)
循环神经网络
jcfszxc
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2024-02-08 02:48
深度学习知识专栏
人工智能
深度学习
深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威
它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务,这些序列建模任务可以使用
循环神经网络
、卷积神经网络甚至近来比较流行的Transformer。
机器学习算法那些事
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2024-02-07 12:18
神经网络
算法
python
机器学习
人工智能
神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军
本文主要将卷积神经网络(CNN)和
循环神经网络
(RNN)这两个深度学习主力军进行对比。我们知道,从应用方面上来看,CNN用于图像识别较多,而RNN用于语言处理较多。
半亩花海
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2024-02-07 07:18
神经网络
cnn
rnn
深度学习
NLP_
循环神经网络
(RNN)
文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先,由于它仍然是基于词的模型,因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次,NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限,恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制,将网络的输出反馈到输入,这使得它能够在处理数据时保留前面的信息,从而捕获序列中的长距离依赖关系,在处理序列数据,
you_are_my_sunshine*
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2024-02-07 07:40
NLP
自然语言处理
rnn
人工智能
大白话介绍
循环神经网络
循环神经网络
实质为递归式的网络,它在处理时序任务表现出优良的效果,毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行,而自然语言处理任务中涉及的文本天然满足这种时序性,比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭,刚接触深度学习的友友们
浅白Coder
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2024-02-06 17:23
自然语言处理
rnn
人工智能
深度学习
神经网络
自然语言处理
循环神经网络
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[
循环神经网络
](RNN)的变种种
汀、人工智能
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2024-02-06 06:51
人工智能
知识图谱
LSTM
分词算法
信息抽取
词性标注
NLP
「深度学习」
循环神经网络
RNN
一、序列模型的例子二、数学符号定义X^{(i)}:训练样本i的输入序列的第t个元素。T_{X}^{i}:训练样本i的输入序列的长度。Y^{(i)}:训练样本i的输出序列的第t个元素。T_{Y}^{i}:训练样本i的输出序列的长度。三、举例:识别人名【输入和输出序列长度相同】1、数据表示准备Vocabulary/Dictionary将所有要用到的单词放在一起,做成清单——将每个单词用一位one-ho
Sternstunden
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2024-02-06 06:50
深度学习
深度学习
rnn
人工智能
机器学习
神经网络
动手学深度学习-13
循环神经网络
进阶
循环神经网络
进阶GRURNN存在的问题:梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT)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
Xavier学长
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2024-02-06 00:52
深度学习
深度学习--
循环神经网络
目录第1关:学习单步的RNN:RNNCell第2关:探幽入微LSTM第3关:进阶RNN:学习一次执行多步以及堆叠RNN的构建第1关:学习单步的RNN:RNNCell本关任务:学习RNN
循环神经网络
的基本概念
粥粥粥少女的拧发条鸟
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2024-02-06 00:18
深度学习框架
rnn
深度学习
lstm
深度学习之
循环神经网络
进阶
这一讲我们学习如何实现一个
循环神经网络
的分类器:我们要解决的问题是名字分类,我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了
循环神经网络
。
丘小羽
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2024-02-06 00:47
pytorch
深度学习
rnn
人工智能
深度神经网络的训练过程,深度神经网络如何训练
为期5周的课程学习中,你将全面了解AI深度学习的相关知识,掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、
循环神经网络
原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理,并应用于企业级项目实战。
小浣熊的技术
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2024-02-05 19:39
dnn
深度学习
人工智能
深度学习本科课程 实验5
循环神经网络
循环神经网络
实验任务内容理解序列数据处理方法,补全面向对象编程中的缺失代码,并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU,并在至少一种数据集上进行实验从训练时间
11egativ1ty
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2024-02-05 19:31
深度学习
本科课程
深度学习
rnn
人工智能
循环神经网络
(RNN)简介与应用
循环神经网络
(RNN)简介与应用一、RNN基本概念二、RNN原理解析2.1RNN网络结构RNN网络主要组件输入层(Input),隐藏层(HiddenState),输出层(Output)循环单元(RecurrentUnit
kadog
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2024-02-05 17:33
By
GPT
rnn
人工智能
深度学习
全面探索 TensorFlow 中的 tf.keras.layers.RNN 类及其在
循环神经网络
中的应用
tf.keras.layers.RNN类在TensorFlow中是实现
循环神经网络
(RNN)的一种灵活且强大的方式。这个类允许在神经网络模型中构建和操作RNN层,提供多种选项以满足特定需求。
程序员Chino的日记
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2024-02-05 08:57
tensorflow
keras
rnn
计算机设计大赛 深度学习 大数据 股票预测系统 - python lstm
文章目录0前言1课题意义1.1股票预测主流方法2什么是LSTM2.1
循环神经网络
2.1LSTM诞生2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码3实现效果3.1数据3.2预测结果项目运行展示开发环境数据获取最后
iuerfee
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2024-02-05 02:25
python
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