https://zhuanlan.zhihu.com/p/53405950 【见该回答】http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c9dc2a10102xa00.html https://www.zhihu.com/question/44895610 【见第二个回答】 LSTM避免梯度消失的原因： https:
按链表的组织形式分有ArrayList和LinkList两种。ArrayList内部其实是用数组的形式实现链表，比较适合链表大小确定或较少对链表进行增删操作的情况，同时对每个链表节点的访问时间都是constant；而LinkList内部以一个List实现链表，比较适合需要频繁对链表进行操作的情况，对链表节点的访问时间与链表长度有关O(N)。 另
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2023-08-02 15:06:42
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读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
如果不使用链式操作，需要用两条语句才能完成上面的任务：关于jQuery链式操作，简单说：好的代码会带来速度的提升。快速渲染和响应意味着更好的用户体验。那么jQuery链式操作就能实现该目的，下面就来讲讲jQuery的链式操作,很多时候我们写代码的时候会这样去写:代码：$("p").on({
mouseover:function(){
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2023-08-27 19:58:09
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Java设计模式-责任链模式Java版本：jdk1.8IDE：IDEA一 前言本文介绍责任链模式以及Java下的实现.二 概念1.什么是责任链模式责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)为请求创建了一个接收者对象的链。这种模式给予请求的类型，对请求的发送者和接收者进行解耦。这种类型的设计模式属于行为型模式。在这种模式中，通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用。
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2023-11-21 08:57:30
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链式调用的优点是代码简洁易读，减少了多次重复使用同一个变量。最常见的还是在jQuery库里面，例如： $(‘#id’).show().hide().show().hide().show().hide();
（当然，这么调用纯属蛋疼）
在上面的语句中，$(‘#id’)是一个对象，然后链式的执行方法，其中的原理很简单，就是执行完一个方法之后就返回本身（return this）；然后被返回的对象
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2024-05-01 20:47:28
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链表式队列JAVA实现： public class LinkedQueue<E> {
static class Node<E>{
E item ;
Node<E> next ;
Node
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2023-08-06 22:48:28
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一、引言23种设计模式大概分为三大类：5种（创建型模式）：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、原型模式、建造者模式。7种（结构型模式）：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。11种（行为型模式）：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。行为型又可以通过类与类之间的关系进行划
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2023-11-08 22:28:33
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二、ajax操作的链式写法首先，回顾一下jQuery的ajax操作的传统写法：$.ajax({
url: “test.html”,
success: function(){
alert(“哈哈，成功了！”);
},error:function(){
alert(“出错啦！”);
}});（运行代码示例1）在上面的代码中，$.ajax()接受一个对象参
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2023-10-07 22:15:24
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java中链式调用Chained Exception was added to Java in JDK 1.4. This feature allows you to relate one exception with another exception, i.e one exception describes cause of another exception. For example, co
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2024-06-04 09:17:58
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在编程中有时会把多个函数串在一起依次调用，以达到特定的目的，在这里我们把这样的调用方式形象地称为函数链调用。函数链中的函数有些是独立的，有些则只用在函数组合中，不会单独调用。对象的连续配置和组合是函数链调用比较常用场合，去除语法糖，linq也是一个函数链的运用。下面通过即时编译中的一个例子，来看看函数链的用法。 几种热门的语言C#、java、js都采用了即时编译的方式，即时编译需要有相应的汇
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2023-08-13 08:35:45
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学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 16 Nov 2016 前几天写了学习Embeddings的例子，因为琢磨了各个细节，自己也觉得受益匪浅。于是，开始写下一个LSTM的教程吧。 还是Udacity上那个课程。 源码也在Github上。非常棒的技术，可能它已经向我们揭示了“活”的意义。RNN我已经尝试学习了几次，包括前面我这篇笔记，所以就直接进入代码阅读吧。 读例子程序： 1. 引
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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NAT 英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,它是一个 IETF(Internet Engineering Task Force, Internet 工程任务组)标准，允许一个整体机构以一个公用 IP（Internet Protocol）地址出现在 Internet 上。顾名思义，它是一种把内部私有网络地址（IP 地址）翻译成合法网络 I
RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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RNN在深度学习中占据重要地位，我们常常调用tensorflow的包就可以完成RNN的构建与训练，但通用的RNN并不总是能满足我们的需求，若要改动，必先知其细。也许你会说，我自己用for循环写个rnn的实现不就好了嘛，当然可以啊。但内置的函数一般都比for循环快，用 while_loop 的好处是速度快效率高，因为它是一个tf的内置运算，会构建入运算图的，循环运行的时候不会再与python作交互。
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2024-06-07 14:27:03
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一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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