\\n （换行符）和\\r （回车符）有什么区别？ 特别是\\n和\\r之间是否有实际区别？ 在某些地方应该使用一个而不是另一个？ #1楼 两个不同的字符。 \\n用作Unix文本文件中的行结束符 \\r用作Mac文本文件中的行结束符 \\r\\n （即两者）用于终止Windows和DOS文本文件中的行。 #2楼从历史上看， \\n用于将笔架向下移动，而\\r用于将笔架移回到页面的左侧。
1. 自增运算符(Increment Operator)
自增运算符 ++ 使操作数的值增 1。++ 可以置于操作数前面，也可以放在后面。例如：
++n ;
n++ ;
这两个语句产生的结果都是使 n 增 1，可以说没什么区别。使用以下语句得到的效果也是一样的：
n = n + 1 ;
尽管上面两个语句中，++ 前置和后置没有区别。但是，++ 前置和后置其实是有区别的。例如：
int n = 1,
RNN 反向传播公式推导（非矩阵式）因为模式识别非要用Latex来编辑公式，所以逼着我写一次博客。嗯，说不定这是一个很好的开始。因为笔者的水平有限，所以如果有不慎有疏漏，烦请不吝赐教。 关于RNN的基础知识和反向传播的定义就不再赘述，这不是本篇博客所要讲的重点。如果你感觉自己对RNN有一定了解而且至少已经知道三层神经网络反向传播怎么推导了之后，再来看这个比较合适。RNN模型的可视化（好像
1.概述 循环神经网络简称RNN，与之前的神经网络不同的是：它的输入包含了上一层的输出和原始输入。非常适合处理序列问题，序列问题中的上一个序列对下一个序列会产生影响，这正是RNN模型中的输入。目前的RNN模型有传统的RNN模型、GRU模型、LSTM模型、Bi-GRU模型、Bi-LSTM模型。正因为RNN模型中上一层的输出也是下一层的
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2024-09-05 16:09:03
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当我们需要借助一些文献来支撑论文写作时，会发现某些文章是外语版的，自己翻译的话会耗费很多时间和精力。那有没有提高翻译效率的方法或者是好用的翻译软件呢？答案是有的。现在市面上涌现了很多文本翻译软件，今天我们就来聊一聊：文本翻译软件哪个好用？想学习的小伙伴可以跟着往下看哦。翻译软件推荐一：万能文字识别推荐指数：★★★★☆推荐理由：①采用AI智能识别：可以准确识别出文档、图片、视频上
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2024-09-14 11:06:30
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，它用于预测给定上下文的下一个词。传统的语言模型，如基于 n 元语法的语言模型，使用词嵌入(word embeddings)和上下文词嵌入(context word embeddings)来表示词汇表示。然而，这些方法在处理长距离依赖关系和捕捉上下文信息方面
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2024-08-28 13:34:55
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文章目录介绍模型结构InputEncoderDecoderOutput 介绍在Transformer出现之前，NLP领域中RNN（图1）、LSTM（图2）已经取得较好的效果，但是仍有一些缺点，如RNN、LSTM模型的 t 时刻的输出将会作为（t+1）时刻的输入，因此模型很难并行；再如RNN无法建立长期依赖，而LSTM在一定程度上解决长距离依赖，但对于NLP领域还是不够的。表1列出了目前神经网络的
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2024-10-17 08:31:35
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Google最新的语音识别技术，能直接在装置上放置机器学习模型，让语音转文字辨识功能脱机作业，以解决网络限制造成的服务延迟，而且该语音识别模型还能依照用户语音，逐字输入字符，就像是用键盘输入文字的情况一样。从2014年开始，语音转录文字多使用序列到序列的方法，研究人员开始训练单一神经网络，将输入的音频波形，直接映像到输出的句子，这种序列到序列的方法，是将给定一系列音频特征，生成一系列单词或是拼音系
文章目录序列到序列学习(Seq2Seq)编码器解码器损失函数训练预测预测序列的评估小结 序列到序列学习(Seq2Seq)正如我们在之前中看到的，机器翻译中的输入序列和输出序列都是长度可变的。为了解决这类问题，我们设计了一个通用的”编码器－解码器“架构。本节，我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器，并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq） 类的学习任务
numpy手写NLP模型（四）———— RNN1. 模型介绍2. 模型2.1 模型的输入2.2 模型的前向传播2.3 模型的反向传播3. 模型的代码实现 1. 模型介绍首先介绍一下RNN，RNN全程为循环神经网络，主要用来解决一些序列化具有顺序的输入的问题。普通的前馈神经网络的输入单一决定输出，输出只由输入决定，比如一个单调函数的拟合，一个x决定一个y，前馈神经网络可以直接拟合出一条曲线并得到不
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2024-03-29 09:23:02
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1. 语言模型 2. RNN LSTM语言模型 (梯度权重) （1）one to one ： 图像分类 （2）one to many：图片描述 （3）many to one：文本情感分析、分类 （4）many to many（N vs M）：Seq2Seq（机器翻译） （5）many to many
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2020-02-23 11:55:00
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简介RNN（recurrent neural network ）循环（递归）神经网络主要用来处理序列数据。因为传统的神经网络从输入－隐含层－输出是全连接的，层中的神经元是没有连接的，所以对于输入数据本身具有时序性（例如输入的文本数据，每个单词之间有一定联系）的处理表现并不理想。而RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，这样就能够很好的处理序列化的数据。 单纯循环神经网络也面临一些问题，如无法处理随
反向传播其实就是链式求导法则的重复使用，链式法则其实就是先计算外层函数的导数，再计算内层函数的导数，一直重复。误差反向传播的过程，就是层层求导的过程。在看RNN的反向传播之前，先看看简单网络的反向传播。1、反向传播，链式求导看一个小例子，如下图所示，其中f函数由x,y,z三种变量的组合来决定，x和y并不是直接和f相连。假设，x+y用q来表示，作为中间结果q=x+y。首先来看一下前向传播过程，就是根
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2023-07-21 18:32:49
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这篇文章我们主要学习KNN算法。 KNN代表K-Nearest-Neighbours，是一种监督学习的算法。它可以用来处理分类问题和回归问题。接下来我们会先讲解下KNN算法的工作原理，当然你也可以直接看代码，Github仓库在这里：基于JavaScript的机器学习。KNN算法的工作原理KNN算法根据同一类别数据点的最大邻居数，决定新数据点的类别。如果一个新数据点的邻居数如下所示：NY：7，NJ
探索更快的循环神经网络语言模型（Faster RNNLM）：HS/NCE 工具包项目地址:https://gitcode.com/yandex/faster-rnnlm在这个开源项目中，我们的目标是创建一个能够处理大数据集（数十亿个单词）和大规模词汇表（数十万个词）的循环神经网络语言模型（RNNLM）实现。它特别强调在实际的自动语音识别（ASR）和机器翻译（MT）问题中的应用。项目技术分析该项目支
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2024-08-05 09:24:41
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论文： EESEN: END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING摘要文本提出了Eesen框架，该框架极大地简化了构建最优ASR系统的流程。声学建模包括使用RNN学习预测上下文无关目标(音素或字符),为了消除预先生成的帧标签的
同时，智能的机器也成就了人类，给人类带来了前所未有的应用和价值。随着技术的不断发展，人工智能的相关应用已经融入人类生活的方方面面，如今“AI以将人与人之间的语言推广到人与机器之间的智能语音交互一直以来都是一个备受关注同时也极具挑战性的研究课题。
原创
2024-07-24 10:56:34
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在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）是一种经典而强大的神经网络架构，被广泛应用于序列建模和语言生成任务。本文将深入探讨 RNN 的原理，解释其背后的数学概念，并通过代码示例演示其实现过程。1. 介绍 循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，其主要特点是引入了循环结构，使得网络能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。基于这种能力，RNN 在自然语言处理任务中广泛用于语言建模、机器翻
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2024-06-18 08:19:11
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HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
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2024-05-10 14:46:12
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【C语言】C语言概述 本文文件夹 为什么iOS开发要先学C语言？一、C语言简史二、C语言的特点三、C语言能做什么？四、C语言的版本号问题 说明：这个C语言专题，是学习iOS开发的前奏。也为了让有面向对象语言开发经验的程序猿，可以高速上手C语言。假设你还没有编程经验，或者对C语言、iOS开发不感兴趣。
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2017-05-11 09:40:00
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