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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1. 二分图二分图(Bipartite Graph)：简单来说，如果图中点可以被分为两组，并且使得所有边都跨越组的边界，则这就是一个二分图。准确地说，把一个图的顶点划分为两个不相交集\(U\)和\(V\)，使得每一条边都分别连接\(U\)、\(V\)中的顶点。如果存在这样的划分，则此图为一个二分图。下图中图2是一个二分图，图1也是一个二分图，仔细观察会发现，这两个图其实是完全一样的。匹配(Matc
在实际应用中，使用PyTorch将模型部署到RKNN（Rockchip NPU）上时，很多开发者经常会遇到推理效果差的问题。这个问题会直接影响到业务的最终效果，尤其是在进行图像处理、语音识别等场景中，推理准确性至关重要。本文将围绕“PyTorch RKNN推理效果很差”的问题，提供一套系统解决方案。
在解决问题的过程中，问题逐步演进，我们观察到几个关键节点：
1. 初始模型在PyTorch环境
当一副图像放在我们面前时， 依赖于我们强大的大脑，几乎可以立即识别出其中包含的物体。而机器却需要花费大量时间和训练数据来识别这些物体。但随着硬件和深度学习的进步，这件事变得简单了。以下面的图像为例，机器现在能够以令人难以置信的准确率识别图像中的不同物体。 物体检测在各种不同的领域得到了迅速的采用。具体来说，它可以帮助自动驾驶汽车安全地穿过人群、检测零件质量、人
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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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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目前已经提出的针对信息系统的访问控制模型有很多种，如：矩阵模型、自主访问控制模型、强制访问控制模型、基于角色的访问控制模型、工作流访问控制模型等，大多数PDM/PLM系统的授权模型往往是上述几种授权模型的综合。
1．前言 产品数据管理系统PDM和产品全生命周期管理系统PLM是以软件为基础，管理与产品相关的信息和所有与产品相关过程的技术。随着数
该篇文章由某大学课件整理而得，涉及公式较多，输入不便，直接截图，请见谅！EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步,求期望（expection）；M步，求极大（maximization）。 算法引入 算法距离： （三硬币模型）假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是π，p和q。进行
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2024-04-28 15:37:22
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2023-08-24 10:29:25
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RNN梯度消失和爆炸的原因经典的RNN结构如下图所示： 假设我们的时间序列只有三段， 为给定值，神经元没有激活函数，则RNN最简单的前向传播过程如下：假设在t=3时刻，损失函数为 。则对于一次训练任务的损失函数为 ，即每一时刻损失值的累加。使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对 、 、
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2024-08-08 23:40:54
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在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
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2024-02-01 20:18:17
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1.PaddleLabel安装具体过程参照：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel/blob/develop/doc/CN/install.md进行到 npm run build 时报错：--openssl-legacy-provider is not allowed in NODE_OPTIONS看到有解答说删除环境变量NODE_OPTIONS，查
1. 场景与应用 在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。
2. RNN的作用 传统的神经网络DNN或者CNN网络他们的输入和输出都是独立的。
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2023-07-07 15:02:15
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循环神经网络就是为了学习卷积神经网络中权值共享等思路，来处理序列化数据， 这就造成了他们有很多类似的地方。RNN与CNN的区别主要在输入形式上：循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。卷积神经网络是一类用于处理网格化数据(如一个图像)的神经网络。循环网络可以扩展到更长的序列。大多数循环网络也能处理可变长度的序列。卷积网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，以及处理大小可变的图像。循环
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2024-04-09 22:35:32
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一、分布检验1 四种常用函数dnorm： density norm，表示正太分布的概率密度（f），即单点取值的概率。如果生成序列点回复即得到正太线pnorm：pribability，表示正态分布的累积分布，最终生成CDF线qnorm：与pnorm相反，pnorm根据数值求累积分布（0-1），qnorm根据累积分布求数值rnorm：生成一组正太随机数。2 各种分布与检验2.1 对数分布和检验libr
在深度学习应用中，二分类任务广泛应用于许多领域，比如医学影像分析、垃圾邮件识别以及欺诈检测等。然而，越来越多的项目在进行二分类深度学习时遇到了效果不佳的问题。这些问题通常表现在模型准确度低、损失函数无法有效降低等方面。本文将探讨解决“二分类的深度学习效果很差”问题的过程，并尝试给出一系列的措施与建议。
```mermaid
timeline
title 二分类深度学习效果差的问题演变
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领
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2023-11-17 15:30:00
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pytorch_model_to_tensorflowpytorch模型(.pt文件)转tensorflow(.pb文件)
need:
transform model of pytorch1.x to tensorflow2.x,
deploy for tf-serving说明目的: pytorch进行实验等, tf-serving部署最后的模型; 需求: pytorch1.x的模型(.pt文件
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2023-09-21 08:45:11
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# MySQL性能优化指南
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，但许多人在使用它时发现性能十分糟糕。本文将探讨导致MySQL性能较差的原因，并提供一些有效的优化建议和代码示例，希望能够帮助你提升MySQL的性能。
## 一、性能差的原因
1. **不合理的索引使用**
索引是提升数据库查询性能的关键，但过多或不合理的索引反而会导致性能下降。
2. **复杂的查询
一、Approximation and fitting1. 拟合与回归的区别回归分析：是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 拟合：是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。 如果你认同上面的两个定义的话。那么，很明显，回归分析包含的研究范围更多。拟合在某种程度上是承认了变量只见存在相
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2024-06-13 08:22:37
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