一、lstm 这个链接讲lstm，非常详细！https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 Sigmoid 层输出 0 到 1 之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。0 代
原理PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图：按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：
输出层
输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid函数转
系列前言 參考文献： RNNLM - Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit(点此阅读)Recurrent neural network based language model(点此阅读)EXTENSIONS OF RECURRENT
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2017-06-06 11:33:00
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RNNLM，鉴于RNN天生的结构就存在有长期依赖，特别适合于序列的数据，解决了NNLM的不能获得长期依赖的问题（窗口固定导致），RNNLM还能通过BiRNN获得任意上下文的依赖。下面我们学习。本文仅仅学习理论知识，操作实践留给后面的博文。一：RNNLM是一个根据上下文，预测下一个词语概率的模型。这个模型更加
原创
2022-12-14 16:25:15
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目录1. 使用Numpy实现SRN 2. 在1的基础上，增加激活函数tanh 3. 分别使用nn.RNNCell、nn.RNN实现SRN5. 实现“Character-Level Language Models”源代码（必做）7. “编码器-解码器”的简单实现（必做）简单循环网络 （ Simple Recurrent Network ，
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2024-04-03 09:41:57
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Recurrent Neural Network相比于一般的神经网络，比如MLP(Full-connection Neural Network),RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，它能处理序列变化的数据。比如一个单词在上下文中的会有的不同含义。它能很好地处理这类问题。RNN简介
Naive RNN
x为当前的输入状态h为接收的上一节点的输入数据y为当前节点状
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2024-04-15 15:01:09
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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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不同类型的网络搭建技术都有其各自的特点和优缺点，企业需要根据自身的业务需求、IT人员技术水平和预算等方面的因素综合考虑选择适合自己的网络搭建技术。企业主流网络搭建技术可以分为以下几类：传统网络：传统网络是指基于物理设备（例如交换机、路由器、防火墙等）构建的网络。该网络拓扑结构呈现出多层级、分散式的特点。这种网络搭建技术成本高、维护难度大、可扩展性较差，但由于其稳定性好，仍然被某些企业广泛使用。虚拟
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2023-08-27 22:01:35
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各种形式的安全非常适合在AP处实现。客户端必须按如下顺序协商成员资格和安全措施：1、使用与AP匹配的SSID2、向AP认证3、使用一种分组加密方法确保数据的隐秘性（可选）4、使用一种分组认证方法确保数据的完整性（可选）5、建立同AP的关联SSID字符串用于将客户端同合适的WLAN（以及有线网络中的VLAN）匹配。SSID并不是一种安全措施，而只是用于将WLAN划分成逻辑用户组。IEEE 802.1
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2024-10-24 21:53:54
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三层神经网络，训练0到9十个数字并测试：1 import numpy
2 import scipy.special
3 # import matplotlib.pyplot
4 import time
5
6
7 class NeuralNetwork:
8
9 # 初始化神经网络
10 def __init__(self, inputnod
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2023-08-19 18:10:44
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目录RNN为什么会出现RNNRNN模型架构多输入单输出单输入多输出多输入多输出梯度消失和梯度爆炸LSTM为什么会出现LSTM呢？LSTM模型结构本文介绍RNN模型和LSTM模型。RNN为什么会出现RNN在传统的深度神经网络模型中，我们的输入信息是没有顺序的，比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将词汇映射为词向量，然后输入到神经网络。但是这种输入方式会有一些问题，比如，"我
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2023-07-30 23:43:27
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这节课开始讲深度学习中重要的网络： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN。 理解卷积操作在神经网络中的作用，理解CNN在做什么，以及CNN的可视化。 首先回顾一下及深度学习(CNN)中的卷积为什么要用CNN？局部检测 卷积核有大小之分，对应感受视野，而一个卷积核一般远远小于整张图片，所以卷积后的到视野也是比较小的。而检测一个物体的特征，比如鸟有鸟
# PyTorch 测试搭建的网络
PyTorch 是一个广受欢迎的深度学习框架，因其灵活性和易用性而被广泛应用于学术研究和工业界。本文将介绍如何在 PyTorch 中搭建并测试一个简单的神经网络，展示网络的基本结构和测试过程。
## 神经网络基本结构
在 PyTorch 中，构建神经网络通常需要继承 `torch.nn.Module` 类，并重写 `__init__` 和 `forward
实验主题：Packet Tracer的安装和初步使用
实验目标：
l 掌握Packet Tracer的安装和使用
l 掌握拓扑的概
原创
2010-01-18 19:56:59
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网络ｙｕｍ的搭建
原创
2018-03-06 11:20:59
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目录一.示例网络下面开始一步步的搭建和叙述上述过程二.创建网络三.添加网络管理员四.定义联盟五.为联盟创建通道六.节点和账本七.应用程序和智能合约链码八.完成网络简化视觉词汇表九.添加另外一个联盟定义十.添加一个新的通道十一.添加另外一个 Peer 节点十二.把一个 Peer 节点添加到多个通道中十三.网络已经完全形成了一.示例网络四个组织 R1、R2、R3 和 R4，他们共同决定，并且达成了一个
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2023-07-11 17:06:21
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上面2个函数定义好了，那么剩下的编写网络就比较容易了，我们在ResNet结构介绍中有一个表，再贴出来：Layer_nameOutput_size20-layer ResNetConv132 X 32Kernel_size=3 X 3Num_output = 16Stride = 1Pad = 1Conv2_x32 X 32 {3X3,16; 3X3,16} X 3Conv3_x16 X
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2024-05-17 09:35:18
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3.搭建网络： 搭建网络之前，要确保之前编译 caffe 时已经 make pycaffe 了。 步骤1：导入 Caffe 我们首先在 ResNet 文件夹中建立一个 mydemo.py 的文件，本参考资料我们用 spyder 打开。要导入 Caffe 的话直接 import caffe 是不可以的，因为系统找不到 caffe module，这时候要告诉系统 caffe 在哪里可以导入，因此
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2024-04-06 09:25:07
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前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前，先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络，以期对卷积神经网络的卷积机制
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2023-11-04 18:55:43
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这篇文章将从零开始指导阅读者利用tensorflow搭建一个神经网络，若是有问题还请指出，或直接再评论区更正。若是对前面的内容不感兴趣可直接跳至神经网络处。 文章目录一. 安装tensorflow二. tensorflow是什么1. Hello TensorFlow！2. 张量3. tensorflow的基本概念①. 算子②. 节点③. 边④. 会话三. 从代码开始接触，由浅入深1. 数据类型与逻
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2023-09-06 19:28:49
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