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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network， RNN）是一類以序列（sequence）數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸（recursion）且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recursive neural network）。
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但有時(shí)我們也會希望模型能聯(lián)系下上文進(jìn)行理解，比如預(yù)測“我在法國長大......我會說流利的法語。”這句話的最后一個(gè)詞。最近的信息提示是這個(gè)詞很可能是一種...
2018-05-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 10.6萬 0
運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...
2018-09-13 標(biāo)簽：CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0
這是一個(gè)delay模型，經(jīng)過一段延遲，即把所有輸入都讀取后，在decoder中獲取輸入并輸出一個(gè)序列。這個(gè)模型在機(jī)器翻譯中使用較廣泛，源語言輸在入放入e...
如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測
為了做到這一點(diǎn)，我們需要先對CSV文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，把處理后的數(shù)據(jù)加載到pandas的數(shù)據(jù)框架中。之后，它會輸出numpy數(shù)組，饋送進(jìn)LSTM。Ke...
2018-09-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KerasRNN 2.1萬 0
RNN存在的問題及其改進(jìn)方法，并介紹更多復(fù)雜的RNN變體
梯度爆炸/消失不僅僅是RNN存在的問題。由于鏈?zhǔn)椒▌t和非線性激活函數(shù)，所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括前向和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都會出現(xiàn)梯度消失/爆炸...
2019-05-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度rnn 1.7萬 0
STEP 1: 決定從“細(xì)胞狀態(tài)”中丟棄什么信息即“忘記門”。比如一篇小說的推導(dǎo)，小說中可能有幾個(gè)人物，在讀小說時(shí)候我們都會記住，但有些是不重要的這時(shí)候...
2018-10-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 1.6萬 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的詳細(xì)介紹
在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于文本生成、機(jī)器翻譯還有看圖描述等，在這些場景中很多都出現(xiàn)了RNN的身影。
2018-05-11 標(biāo)簽：RNN 1.4萬 0
普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP與RNN不得不說的秘密
那么將這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，比如第一個(gè)數(shù)據(jù) “他/r”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) “他->r”的一個(gè)映射，第二個(gè)數(shù)據(jù) “向/p”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)一個(gè) “向...
2017-12-11 標(biāo)簽：rnn 7806 0
相同點(diǎn)： 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展。 前向計(jì)算產(chǎn)生結(jié)果，反向計(jì)算模型更新。 每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向可以多個(gè)神經(jīng)元共存,縱向可以有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。
最近，經(jīng)過研究證明，生成英文維基百科（English Wikipedia）文章的方法可以概述為源文檔的多文檔摘要。我們使用抽取式文摘（extractiv...
如何使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行納稅評估預(yù)警模型概述立即下載
類別：C語言|源代碼 2018-11-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型RNN 1081 0
一種基于RNN的社交消息爆發(fā)預(yù)測模型立即下載
類別：網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2017-12-25 標(biāo)簽：預(yù)測模型RNN 1014 0
一種攜帶歷史元素的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦模型立即下載
類別：模型|Macromodel 2021-03-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型RNN 777 0
PyTorch教程16.2之情感分析:使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立即下載
類別：電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnnpytorch 433 0
PyTorch教程之從零開始的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)立即下載
類別：電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型rnn 429 0
PyTorch教程之循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立即下載
類別：電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnnpytorch 403 0
PyTorch教程10.3之深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)立即下載
類別：電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnnpytorch 363 0
PyTorch教程9.6之遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡潔實(shí)現(xiàn)立即下載
類別：電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnnpytorch 361 0
深度分析RNN的模型結(jié)構(gòu)，優(yōu)缺點(diǎn)以及RNN模型的幾種應(yīng)用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的載體，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，最經(jīng)典非RNN模型所屬，盡管它不完美，但它具有學(xué)習(xí)歷史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架...
2014 年 RNN/LSTM 起死回生。自此，RNN/LSTM 及其變種逐漸被廣大用戶接受和認(rèn)可。起初，LSTM 和 RNN 只是一種解決序列學(xué)習(xí)和序...
導(dǎo)讀 OCR中的研究，工具和挑戰(zhàn)，都在這兒了。 介紹 我喜歡OCR(光學(xué)字符識別)。對我來說，它代表了數(shù)據(jù)科學(xué)，尤其是計(jì)算機(jī)視覺的真正挑戰(zhàn)。這是一個(gè)現(xiàn)實(shí)...
如今制造行業(yè)流行的是什么？我想，這可少不了“數(shù)字轉(zhuǎn)換”、“工業(yè)4.0”、“人工智能（AI）”。。.下面，就讓我們一起看看AI如何改變制造業(yè)。 ▍一、用于...
2021-04-09 標(biāo)簽：GaN邊緣計(jì)算IIOT工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 7714 0
自動(dòng)駕駛汽車如何預(yù)測未來移動(dòng)軌跡？
將時(shí)態(tài)信息添加到深度學(xué)習(xí)當(dāng)中，使自動(dòng)駕駛汽車能夠預(yù)測周圍移動(dòng)目標(biāo)的未來軌跡。
2019-06-05 標(biāo)簽：傳感器NVIDIA自動(dòng)駕駛汽車 5604 0
大語言模型背后的Transformer，與CNN和RNN有何不同
? 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）近年來，隨著大語言模型的不斷出圈，Transformer這一概念也走進(jìn)了大眾視野。Transformer是一種非常流行...
2023-12-25 標(biāo)簽：cnnTransformerrnn 4991 0
來源：UNknown知識庫 一、醫(yī)學(xué)圖像分割簡介 醫(yī)學(xué)影像分割是醫(yī)學(xué)影像分析中的重要領(lǐng)域，也是計(jì)算機(jī)輔助診斷、監(jiān)視、干預(yù)和治療所必需的一環(huán)，其關(guān)鍵任務(wù)是...
2021-08-25 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4966 0
RNN正在失去光芒 強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍最受歡迎
為期4天的會議，共有8個(gè)邀請演講主題，內(nèi)容包括：算法公平性的進(jìn)展、對抗機(jī)器學(xué)習(xí)、發(fā)展自主學(xué)習(xí)：人工智能，認(rèn)知科學(xué)和教育技術(shù)、用神經(jīng)模型學(xué)習(xí)自然語言界面等等。
Chip Huyen總結(jié)ICLR 2019年的8大趨勢 RNN正在失去研究的光芒
ICLR 2019過去有幾天了，作為今年上半年表現(xiàn)最為亮眼的人工智能頂會共收到1591篇論文，錄取率為31.7%。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識。 有一種叫做注意機(jī)制的東西，但是你不需要知道注意力具體實(shí)現(xiàn)。 RNN/LSTM的不足。 A. Vaswani等人的《Attention I...
2021-06-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼rnn 2952 0
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