RNN基本结构解读1. RNN的多种结构1.1 单层网络结构1.2 经典RNN网络结构1.3 其它RNN结构2. Encoder-Decoder2.1 Encoder-Decoder的基本结构2.2 Encoder-Decoder应用范围：2.3 Encoder-Decoder 缺点3. LSTM3.1 LSTM基本结构参考： 在计算机视觉领域，最常用的网络结构就是CNN卷积神经网络。但是在现
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2024-03-08 14:06:45
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一，简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 。  
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2024-04-08 22:24:58
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什么神经网络适合你的预测建模问题？对于深层学习领域的初学者来说，知道使用哪种类型的网络可能是困难的。每天都有那么多类型的网络可供选择，并且有新的方法被公布和讨论。更糟糕的是，大多数神经网络足够灵活，即使用于
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2024-06-06 14:46:43
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这是最基础的多输入单输出的Rnn吧。比如讲了一段话，然后发现重点。 Rnn中最明显的缺点就是共享了一组U，W，b，都是不变的，看这个输出y和hi，其中这个图中hi就是h1，h2，h3，还可以发现h2依赖于h1的结果，h3依赖于h2的结果，等等。 Rnn可以是多个并且有序，比如像人物说话，或者做事一样，都是有时间序列的，就可以模仿真实人物一样，一个接着一个。而不是比如单纯的线性预测一样，给定一个文
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2024-06-27 17:30:38
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本篇博文将把我所学习的循环神经网络(RNN)和长短时记忆神经网络(LSTM)做一个详细的总结分析。RNN为什么会有循环神经网络传统的神经网络（包括CNN）,输入输出都是互相独立的 。但是在一些场景中，后续的输出和之前的内容是相关的。比如一段句子的输出“我在CSDN上发表了一篇文_”，这里后续的输出和前面的文字有着很大的联系。传统的神经网络对这样的任务无法很好的进行预测。循环神经网络结构简单来看，就
rnn不能并行的原因：不同时间步的隐藏层之间有关联。rnn中batch的含义如何理解RNN中的Batch_size？_batch rnn_Forizon的博客rnn解决的问题不定长输入带有顺序的序列输入1 rnn前向传播 2 rnn中的反向传播还有loss对其他参数的求导，较为复杂。rnn容易出现梯度消失的问题，因为经过反向传播后，较远时间步的梯度趋近于0，导致模型难以学到远距离的信息。
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2024-04-17 15:31:52
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RNN与语义分析 RNN的祖先是1982年提出的Hopfield网络。 Hopfield网络因为实现困难，外加没有合适应用，被86年后的前馈网络取代。 90年代恰逢神经网络衰落期，前馈MLP在Optimization上被揪出种种弊端，又被SVM取代。 在Represention上，CV界老一辈还在用着hand-made特征，Speech&NLP也偏重Statistics的特征。 1990
背景随着Flutter等新框架的崛起，现有的问题RN老的架构非常重的依赖于Bridge：所有的JS和Native之间传递的信息，都要序列化为JSON之后进行异步传输。这样就造成一个比较常见的性能问题：快速滑动ListView的时候会白屏，如下图：现在有三个线程：Native的UI线程，Layout线程和JS线程，他们之间的通信是异步的。当ListView向上滑动，需要展示新的Cell的时候，N
集成学习方法通过组合多个弱基分类器来实现强分类器目的，从而提高分类性能。集成学习是一类算法，并不是指一个算法。集成学习策略有非常多种，包括数据层面、模型层面和算法层面三个方面集成，这方面由于研究非常广泛，论文非常多，可以去知网下载硕博论文，论文总结非常全面。常用的两种集成学习方法是：bagging袋装法，典型代表随机森林（Random Forests）和boosting提升法，典型代表GBDT（G
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2024-04-12 16:15:21
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国外接活网站Elance, Freelancer和ScriptLance的介绍和对比littleben 一年以前 (via WEB)http://www.geekpark.net/entity/view/88057在网上接活的朋友，都知道Elance, Freelancer 和ScriptLance是国外流量最大，项目最多，人气最火的三个接活站点。三个网站是各有千秋，到底哪个更适合你的，听我品评一
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2024-05-21 15:27:27
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一，nfs服务优缺点 NFS 是Network File System的缩写，即网络文件系统，可以让不同的客户端挂载使用同一个目录，作为共享存储使用，这样可以保证不同的节点客户端数据一致性，在集群架构中经常用到 NFS优点：简单、方便、可靠、稳定 NFS缺点： 1、存在单点故障 2、在高并发环境下，NFS性能有限(几千万以下pv的网站不是瓶颈，2千万PV/日) 3、多台客户
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2024-03-16 08:21:01
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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文章里的文字内容语音里的音频内容股票市场中的价格走势……1.RNN基本原理传统神经网络： RNN： RNN 跟传统神经网络最大的区别在于每次都会将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。eg:判断用户说话意图当我们判断意图的时候，只需要最后一层的输出「05」，如下图所示： 前面所有的输入都对未来的输出产生了影响，大家可以看到圆形隐藏层中包含了前面所有的颜色。RNN 缺点： 短
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2024-05-14 16:09:18
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01顺序的重要性 在前面学习CNN神经网络的时候，我们可以发现，我们输入的每张图片都是孤立的。例如，输入与1张图片，网络认出这张图片里面的内容是苹果，并不会对认出下一张图片是西红柿造成影响。但是对于语言来说，顺序十分重要。例如：“吃饭没、没吃饭、没饭吃、饭没吃、饭吃没”，这些都是不同的含义。所以，顺序的改变，表达完全不同的意义。 &nb
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2024-08-28 14:13:14
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1.背景介绍深度学习技术的发展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用，已经取得了显著的成果。在这些领域中，循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)是两种非常重要的神经网络架构，它们具有很强的表示能力和学习能力。在本文中，我们将对比分析 RNN 和 LSTM 的优势和不足，以帮助读者更好地理解这两种神经网络架构的特点和应用场景。1.1 RNN 简介RNN 是一种特殊的神经网络结构，
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2024-06-10 09:23:59
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1、本田，空间大，空间利用合理，动力激进一些，动力好，方向盘虚位小。 缺点：小问题比丰田多，比如冠道URV很多人反映转向找不到中心点，走高速一直方向盘较劲非常累。本田雅阁一些人出现转向卡顿和卡滞。 保养：4W公里换变速箱油，质量不如丰田。 安全性：不如丰田，碰撞测试除了雅阁几乎都断A柱B柱。 2、丰田，优点，耐用，皮实，质量好，故障率低，世界第一规模，方向盘指向模糊。 缺点：空间压抑，头部空间不足
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2023-07-18 01:57:02
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什么是架构我想这个问题，十个人回答得有十一个答案，因为另外的那一个是大家妥协的结果。哈哈，我理解，架构就是骨架，如下图所示：人类的身体的支撑是主要由骨架来承担的，然后是其上的肌肉、神经、皮肤。架构对于软件的重要性不亚于骨架对人类身体的重要性。 什么是设计模式这个问题我问过的面试者不下于数十次，回答五花八门，在我看来，模式就是经验，设计模式就是设计经验，有了这些经验，我们就能在特定情况下使
C语言编写开源的、redis 基本内存的，可选持久性的键值对，以key-value值的方式存取数据。它的数据是存在内存中的。这是Redis速度快的主要原因。一、redis的优点1、基于内存，cpu不是redis的瓶颈、内存和网络带宽才是；cpu的速度大于内存、内存大于硬盘。2、单线程、避免了cpu的上下文切换，损耗3、IO多路复用二、redis的缺点三、redis的数据类型四、redis的应用场景
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2023-08-15 12:54:22
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（1）多台手机同时注册账号： 利用改机软件伪造设备指纹
原创
2022-08-11 10:52:32
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优点1、简单易学mybatis本身就很小且简单。没有任何第三方依赖，最简单安装只要两个jar文件+配置几个SQL映射文件易于学习，易于使用，通过文档和源代码，可以比较完全的掌握它的设计思路和实现。2、灵活mybatis不会对应用程序或者数据库的现有设计强加任何影响。
原创
2022-01-10 16:43:58
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