# LSTM深度学习简介
长短期记忆（LSTM）网络是一种专门用于处理序列数据的循环神经网络（RNN）。它能够学习时间序列中长距离依赖关系，从而在许多自然语言处理、金融预测和语音识别等领域取得了显著成果。本文将通过代码示例来简要探讨LSTM的基本概念和应用。
## LSTM的基本原理
LSTM的工作机制主要依赖于其独特的细胞状态（cell state）和门控机制。LSTM包含三个主要模块：输
原创
2024-10-28 05:15:38
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RNN与LSTM一、RNN1. 为什么需要RNN？ 在这之前，我们已经学习了基础的神经网络，它们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y；但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，也就是说，他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在实际应用中某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。
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2024-04-09 18:14:36
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【深度学习】总目录语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-ne
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2023-02-26 19:14:00
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作者：韩愈 古之学者必有师。师者，所以传道受业解惑也。人非生而知之者，孰能无惑？惑而不从师，其为惑也，终不解矣。生乎吾前，其闻道也固先乎吾，吾从...
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2022-07-13 21:39:04
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http://hi.baidu.com/duduppp/
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2013-10-16 09:13:26
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作者： 上篇 秦孝公据崤函之固，拥雍州之地，君臣固守以窥周室，有席卷天下，包举宇内，囊括四海之意，并吞八荒之心。当是时也，商君佐之，内立法度，务...
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2022-07-13 20:41:08
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动态模糊，一看到这个词我就想到了极品飞车和MineCraft的光影MOD。DX11貌似可以很好地支持动态模糊，但这个例子是基于DX9的，那DX9是怎么实现MotionBlur的呢？SDK文档里面提到，实现动态模糊的其中一种方法是将场景用不同的Alpha通道渲染多遍。这个例子用的是另外一个方法，模仿现实中动态模糊出现的条件，记录像素的速度来实现动态模糊。既然是Post-Process，那么多个Ren
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2024-10-09 09:01:22
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SPPnet出来之后，RBG大神迅速回怼，抛出了更快更好的Fast-RCNN。新的思路是， 将之前的多阶段训练合并成了单阶段训练，面对灵活尺寸问题，大神借鉴了空间金字塔的思路，使用了一层的空间金字塔。摘要本文提出了一个快速的基于区域推荐的卷积网络方法（Fast R-CNN）用于对象检测。Fast R-CNN在前人工作的基础上使用深度卷积网络，可以更有效地分类物体推荐。相比之前的工作，Fa
IIC主要用于通讯速率一般的场合，而SPI一般用于较高速的场合。一、SPI协议简介SPI 协议是由摩托罗拉公司提出的通讯协议(Serial Peripheral Interface)，即串行外围设 备接口，是一种高速全双工的通信总线。它被广泛地使用在 ADC、LCD 等设备与 MCU 间， 要求通讯速率较高的场合。（一）物理层 SPI 通讯使用 3 条总线及片选线，3 条总线分别为 SC
HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient(); // Create HTTP ClientHttpGet httpget = new HttpGet("http://yoururl.com"); // Set the action you want to doHttpResponse response = httpclient.exec...
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2023-06-21 00:16:09
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1024 祝大家快乐二分类GDBT的算法流程二元GDBT损失函数（negative binomial log-likeh
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2022-12-04 07:43:53
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感谢b站up【霹雳吧啦Wz】 文章目录一、RCNN1.RCNN的流程2.RCNN的缺点二、Fast-RCNN1.Fast RCNN流程3.训练时正负样本的判断4.损失函数：三、Faster-RCNN（RPN+fast-rcnn）1.Faster-RCNN流程2.RPN3.RPN正负样本的判断4.RPN损失函数：4.1分类损失4.2 边界框回归损失5.Faster RCNN训练 一、RCNN1.RC
基本信息先放出论文： TextRank论文 以及 PageRank论文TextRank 由 Rada Mihalcea 和 Paul Tarau 基于谷歌的排序方法 PageRank 所提出。其中主要思想与PageRank相似，在文本中，使用词、短语、句子等基本元素（文中的 text unit)来作为图的 顶点（文中的vertices)，使用这些元素的关系来作为边(edge)的构造条件，将一篇文章
快速梳理LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆人工神经网络是对RNN的一种改进，可以有效解决RNN存在的长期依赖问题。下图展示了LSTM的网络结构，我们可以看到其中有许多奇怪的部分，被称之为“门”。下面就具体介绍一下遗忘门，输入门和输出门以及重要的细胞状态（Cell）。遗忘门遗忘门（Forget gate）顾名思义，是用来控制模型以多少比例或者说概率“遗忘”存贮在细胞\
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2021-04-21 10:57:34
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Living in the library world_ The Loons.pdf
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2024-05-11 11:49:42
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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本文翻译论文为深度学习经典模型之一：ResNet论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf摘要：深度神经网络很难训练，为了解决这个问题，我们提出残差学习框架（residual learning framework），使得神经网络的训练变得容易，并且我们的网络比之前所有的网络都要深。我们将网络层（layers）明确的定义为需要学习的残差函数（residual
第一步：下载bison-2.4.1-setup.exe链接地址第二步：下载cmake-2.8.6-win32-x86.exe链接地址第三步：下载MySQL链接地址 G:\Mlearn\mysql-5.6.14-win32>cmake . -G "Visual Studio 9 2008"
CMake Error: The source directory "G:/M
什么是Mutex“mutex”是术语“互相排斥（mutually exclusive）”的简写形式，也就是互斥量。互斥量跟临界区中提到的Monitor很相似，只有拥有互斥对象的线程才具有访问资源的权限，由于互斥对象只有一个，因此就决定了任何情况下此共享资源都不会同时被多个线程所访问。当前占据资源的线程在任务处理完后应将拥有的互斥对象交出，以便其他线程在获得后得以访问资源。Mutex的用途 Mut
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2024-10-02 08:26:36
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# jQuery与JSON的结合使用：解析与输出示例
## 引言
jQuery是一个快速、小巧且功能丰富的JavaScript库，使HTML文档遍历和操作、事件处理、动画以及Ajax交互变得简便。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人类阅读和编写，也易于机器解析和生成。本文将深入探讨如何使用jQuery对JSON数据进行处理和输出，并
