目录Why Every Organization Needs an Augmented Reality StrategyWhat Is Augmented Reality?AR’s Key CapabilitiesVisualize.Instruct and guide.Enhancing Human Decision MakingInteract.Combi...
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2021-08-18 11:26:34
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检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合信息检索（Retrieval）和大型语言模型（LLM）文本生成（Generation）的技术框架。它使LLM能够在生成回应时，引用其训练数据之外的外部、权威、最新的知识，从而克服LLM训练数据静态、知识有截止日期以及可能产生虚假信息（幻觉）的局限性。
RAG
RAG的核心价值：允许AI模型访问和利用那
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。
cat 6a is a 10-gigabit ethernet over copper proposal to the cat6 standard. the ieee published a draft standard (std 802.3an) in october 2004. the draft calls for 10-gigabit data transmission over a 4-
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精选
2006-09-05 17:12:41
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https://devpost.com/software/holoviveInspirationHolograms from Star Trek- the holodeck. Fear of looking dumb in VR- if they can see what you're doing, you don't look dumb. Limited field of view. R...
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2021-08-18 11:15:58
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RNN
原创
2021-08-02 15:26:00
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RNN
原创
2021-08-02 15:30:39
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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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本文是《深度学习进阶:自然语言处理》、《神经网络与深度学习》和《动手学深度学习》的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的循环神经网络的前向传播和反向传播实现，包括RNN和LSTM。一、概述1.1 循环神经网络(RNN)循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，其特点是在处理序列数据时，能够记录历史信息。RNN已广泛地用于序列相关的任
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2023-07-06 17:21:07
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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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在TensorFlow中，RNN相关的源码主要分为两类，一类是表示基础Cell实现逻辑的类，这些类都继承自RNNCell类，主要包括BasicRNNCell、BasicLSTMCell、GRUCell等。另外一类就是让cell在不同时间轴上运转起来的循环流程控制类，包括动态单向RNN流程类tf.nn.dynamic_rnn、动态双向RNN流程类tf.nn.bidirectional_dynamic
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2024-03-27 09:43:09
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什么是双向RNN?双向RNN是RNN的一种变体，它对于自然语言处理任务特别有用，并且有时可以提高性能。BD-RNN使用两个常规的RNN，其中一个是顺序数据向前移动，另一个是数据向后移动，然后合并它们的表示。此方法不适用于时间序列数据，因为按时间顺序表示的含义更抽象。 例如，在预测接下来会发生什么时，最近的事件应该具有更大的权重确实是有意义的。而在语言相关问题中，“tah eht ni tac”和“
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2024-02-28 13:35:37
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一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容
（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络 图1 一个神经元 图2 一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同分
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2024-07-23 13:22:23
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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
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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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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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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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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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