主要区别是电流流向和bai电压不同： 1. PNP管子du是发射极流入后从基极和集电极zhi流出，NPN管子是基极和集电极流入从发dao射极流出。2. PNP管子工作在放大区时电压是，Ue>Ub>Uc，NPN管子工作在放大区时电压时Uc>Ub>Ue。3. PNP是共阴极，即两个PN结的N结相连做为基极，
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2024-10-03 11:25:00
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本 文介绍的是ICML 2020 论文《 Do RNN and LSTM have Long Memory? 》，论文作 者 来自华为诺亚方舟实验室与港大。 作者 |
诺亚方舟实验室
编辑 | 丛 末
论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.03860 1 引言 为了克服递归
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2024-08-08 23:35:06
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首先，我感觉不必像某些同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。
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2024-03-19 13:07:47
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GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。1.RNNRNN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以及语义信息.将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮的输入），其输出结果与输入信息顺
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2024-04-02 11:00:19
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整篇文章整合多人文章，并且加上自己的一些理解创作 文章目录1. KNN(K-Nearest Neighbor)介绍1.1 优点1.2 缺点1.3 skelearn库代码实现1.4 手动实现KNN算法2. K-Means介绍2.1 优点2.2 缺点2.4 skelearn库代码实现2.5 手动实现K-Means算法3. KNN和K-Means的区别4. 引用 1. KNN(K-Nearest Nei
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2024-06-12 14:00:50
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写在前面CNN(Convolution Neural Network) 和 RNN(Recurrent Neural Network)是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当时计算量和数据量都比较匮乏，它们都被尘封，直到近几年开始大放异彩，可以说是
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2024-05-10 19:31:35
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目录RNNLSTM计算公式参数量计算self-attentionbert论文源码问题问题：bert中进行ner为什么没有使用crf；使用DL进行序列标注问题的时候CRF是必备嘛(todo: in action)问题：BERT的初始标准差为什么是0.02？cnn vs rnn vs self-attentionRNN结构，双向LSTM，Transformer， BERT对比分析RNNRNN 按照时间
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2024-05-06 10:45:34
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2018年2月，Flutter推出了第一个Beta版本，在2018年12月5日，Flutter1.0版本发布，当时用了用觉得这个东西非常好用，对于当时被RN搞的头皮发麻的我来说简直是看到了曙光。而在昨天Flutter发布了1.5版本。那我们就简单来聊一聊Flutter啥是FlutterFlutter 是一种新型的方式，用于创建高性能、跨平台的移动应用。由 Google 的工程师团队打造。Flutt
循环神经网络及变型总结一、RNN（循环神经网络）二、LSTM（长短时记忆网络）三、GRU(Gated Recurrent Unit)四、BLSTM（双向LSTM）五、ConvLSTM（卷积LSTM）六、总结参考资料： 一、RNN（循环神经网络）循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息承上启下，影响后面结点的输出,其
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2024-05-30 00:39:54
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最近看文献看到了LTSM（Long Short Term Memory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），以序列（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）。 因为与时间序列相关，
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2024-06-05 07:50:23
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一、RNN1.循环神经网络概述 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），简称RNN。它与DNN和CNN的不同是：可处理序列问题（如一段文字，一段语音等）。如给定一个索引从0-T的序列，对于任意的索引号t，它对应的输入是,则模型在t时刻的隐藏状态由和t-1时刻的隐藏状态共同决定。而t时刻的输出则是由通过非线性变换
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2024-04-02 11:00:31
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convolutional neural network 卷积神经网络(CNN)小问答 Q：CNN和神经网络(RNN)不是完全独立的吧？ A：对，不是。 Q：CNN和RNN有什么不同啊？ A：RNN的结构如下图所示：  
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2024-03-28 04:00:45
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前言因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。一、LSTM这里我们只看内部结构 公式为 看内部结构的话为 接下来是我的理解和记忆方法以及区分。 自己对上面的图片进行了编辑，单元和公式一一对应颜色，方便自己和他人观看。 一张图清晰地搞定LSTM。 个
高产似母猪今日变弯小技巧：RNN和CNN的区别结论：RNN(循环神经网络)，当前节点的输入包含之前所有节点信息。CNN(卷积神经网络)，当前节点的输入以树结构形式仅包含上一层节点信息CNN神经网络：人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点。 RNN神经网络：事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。绫波丽镇楼RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深
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2024-04-24 12:23:25
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参考博客：[译] 理解 LSTM 网络之前提到了RNN，也提到了RNN在处理long term memory的时候存在缺陷，因此LSTM应运而生。LSTM是一种变种的RNN，它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。下面来看一些RNN和LSTM内部结构的不同：RNNLSTM由上面两幅图可以观察到，LSTM
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2024-03-19 09:10:27
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这里写目录标题RNN的引入RNN的类别两种Network两边同时进行RNNLSTMLSTM流程深入LSTM结构RNN带来的梯度消失和梯度爆炸解决梯度消失的方法：LSTMRNN的应用 RNN的引入RNN：具有记忆的神经网络。 一个词汇表示成一个Vector 输入一个向量，第n个词的输入和第n-1个词的输出相加，然后生成第n个词的概率 多层的RNN的类别两种Network两边同时进行RNN除了可以获
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2024-02-18 20:10:50
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主要有：维度建模、范式建模、Data Vault模型、Anchor模型 维度模型 企业中最流行也是最经典的数仓建模经典。按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。 范式模型 即实体关系（ER）模型，数据仓库之父Immon提出的，从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF。此建模
Training RNN——BPTT由于RNN和时间序列有关，因此我们不能通过Backpropagation来调参，我们使用的是Backpropagation through time（BPTT）回顾BackpropagationBackpropagation through Time（BPTT）我们可以将RNN变成如下形式： 参照之前的BP我们发现，反向传播其实就是一个梯度* 矩阵 * 激活函
文件属于外存的范畴：其实不管是文本文件还是二进制的文件，其本质都是以二进制的方式进行存储的，只是解释的方式不同罢了，文本文件是将原本的二进制解释称文本文件的方式(也就是ASCII的方式)，而二进制就是存储的时候什么样子，打开就是什么样子。1. < w 和 wb方式打开文件并进行写的操作的区别>最常听到回答就是：r 是以文本文件的方式打开并且是只读方式打开rb 是以二进制的凡是打开并且是
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2024-04-04 19:28:55
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tensorflow中提供了rnn接口有两种，一种是静态的rnn，一种是动态的rnn 通常用法： 1、静态接口：static_rnn 主要使用 tf.contrib.rn
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2022-05-18 20:53:58
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