近年来，有道技术团队在移动端实时 AI 能力的研究上，做了很多探索及应用的工作。2017 年 11 月 Google 发布 TensorFlow Lite (TFLlite) 后，有道技术团队第一时间跟进 TFLite 框架，并很快将其用在了有道云笔记产品中。以下是TFLite在有道云笔记中用于文档识别的实践过程。文档识别工作的介绍1. 文档识别的定义文档识别最初是开发有道云笔记的文档扫描功能时面
import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.rnn as rnn import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as pltTIME_STEPS=10BATCH_SIZE=128HIDDEN_UNITS1=30HIDDE...
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2023-01-13 06:01:11
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# LSTM用TensorFlow还是PyTorch？深度学习框架的选择
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长期依赖信息时面临的问题。随着深度学习的快速发展，TensorFlow和PyTorch已成为两个最流行的深度学习框架。那么，在使用LSTM时，我们应该选择TensorFlow还是PyTorch呢？本文将分析两者的优缺点，并提供代码示例以供
LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，许多研究者进行了一系列的工作对其改进并使之发扬光大。了解LSTM请前往——LSTM的“前生今世”LSTM在解决许多问题上效果非常好，现在被广泛使用。它们主要用于处理序列数据
如何搭建博客目录如何搭建博客前言：平台搭建：写作：图床：总结：前言： 本文只描述我搭建博客的整体方案，具体的搭建过程我看到网上有很多很详细的博文，写的很好，我会给出这些博文的链接。我选择在本地编辑文档，再上传到各个平台，这样的好处是在本地有好用的编辑器，并且编辑一遍就可以上传到多个平台。编辑文档使用markdown语言 ，编辑器采用Typora，发布平台选择自建博客（Hexo+ Gitee）自建博
LSTM是由每个cell组成的，每个cell里有3个门：输入门、遗忘门、输出门；每个cell有4个前馈网络层，其实就是4个激活函数，分别是σ、σ、tanh、σ；这些前馈网络层里有神经元，即隐藏神经元，每个前馈网络层里的隐藏神经元个数都是相同的，即num_units，也写作hidden_size每个ht的向量维度即为hidden_size当前时刻t的输入是xt，xt的维度是input_size，或i
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2024-04-02 10:59:53
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关于什么是 LSTM 我就不详细阐述了，吴恩达老师视频课里面讲的很好，我大概记录了课上的内容在吴恩达《序列模型》笔记一，网上也有很多写的好的解释多的问题，网上大部分的博客都没有讲清楚 cell 参数的设置，在我看了N多篇文章后终于搞明白了，写出来让大家少走一些弯路吧！ 如上图是一个LSTM的单元，可以应用到多种RNN结构中，常用的应该是 one-to-many 和 many-to-many 下面介
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2024-03-26 11:17:54
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我使用的是laravel5.2, 早期版本可能不适合下面的方法。在routes.php写下接收微信服务器post请求的路径:Route::post('wechatmp', 'WechatController@responseMsg');在App\Http\Middleware\VerifyCsrfToken里，将该请求路径去除CSRF TOKE...
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2021-07-14 14:08:23
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我使用的是laravel5.2, 早期版本可能不适合下面的方法。 在routes.php写下接收服务器post请求的路径: Route::post('wechatmp', 'WechatController@responseMsg'); 在App\Http\Middleware\VerifyCs
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2018-08-01 16:22:00
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# Java 搭建前端框架的科普文章
在现代软件开发中，前后端分离的架构已经成为了主流。为了构建一个高效、美观的前端项目，我们可以利用 Java 作为后端服务，结合一些前端框架来实现灵活的用户界面。本文将带你了解如何用 Java 搭建一个前端框架，并通过示例代码展现这一过程。
## 一、背景知识
在这一过程中，我们将使用 Java Spring Boot 作为后端框架，同时结合前端的 Vue
在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一系列善于从序列数据中学习的神经网络。由于对长期依赖问题的鲁棒性，长短期记忆（LSTM）是一类已经有实际应用的循环神经网络。现在已有大量关于 LSTM 的文章和文献，其中推荐如下两篇：Goodfellow et.al.《深度学习》一书第十章：http://www.deeplearningbook.org/Chris Olah：理解 LSTM：http://co
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2024-08-08 23:36:14
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循环神经网络介绍可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。语言模型此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速
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2023-08-03 22:33:16
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TensorFlow 2 中文文档 - RNN LSTM 文本分类TF2.0 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档：RNN LSTM 文本分类 Text classification with an RNN主要内容：使用循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 分类 影评数据 IMDB循环神经网络(Recurrent Neural Network, RN
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2024-08-09 00:01:36
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最近在做可以转成pb模型的RNN/LSTM层的实现细节分析。经过一些分析，发现了在Keras里面常见的keras.layers.LSTM和Tensorflow的tf.contrib.rnn.LSTMCell有一些实现上面的区别。本文将立足于Keras和Tensorflow源码，分别搭建两个简单的一层LSTM的神经网络，验证权重的解析顺序及计算逻辑的正确性。Let’s roll~0. 常见的LSTM
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2024-03-26 11:16:06
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一个TensorFlow的例子
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2017-04-24 15:27:00
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文章目录LSTM入门LSTM原理与应用及训练方法Sequence PredictionSequence Classification.Sequence Generation.Sequence-to-Sequence Prediction.为LSTM准备数据Keras开发LSTM模型定义编译损失函数优化方法fit, evaluate and predictLSTM State Management
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2023-12-09 15:56:47
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目录1 短时记忆2 LSTM与基础的RNN对比3 门控4 输入门和遗忘门的典型行为5 LSTM层的使用1 短时记忆在处理较长的句子时，循环神经网络往往只能理解有限长度内的信息，而对于较长范围内的有用信息往往不能很好的利用起来。那么，能不能延长短时记忆，提高记忆力呢？——LSTM2 LSTM与基础的RNN对比与基础的RNN对比，除了有一个状态向量ht,LSTM新增加了一个状态向量
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2024-03-21 14:36:06
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这里不介绍RNN与RNN的特殊情形LSTM，因为内容过多。一、相关函数介绍 1、创建Cell：tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units)num_units：创建的神经元个数。 2、创建由 RNNCellcell指定的递归神经网络，执行inputs的完全动态展开（即对单个Cell执行动态展开）：tf.nn.dynamic_rnn( cell, i
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2024-03-20 20:00:51
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## 使用Spring Boot搭建一个简单的购物车服务
Spring Boot是一个快速构建Java web应用程序的框架，它能够简化配置并提升开发效率。本项目将展示如何使用Spring Boot来搭建一个简单的购物车服务。用户可以添加商品到购物车、查看购物车内容，并从购物车中移除商品。
### 一、项目结构
项目结构如下：
```
shopping-cart/
├── src/
│
原创
2024-10-10 05:11:42
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这里我们解释一下tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(), tf.nn.dynamic_rnn()的用法。1 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()__init__(
num_units,
forget_bias=1.0,
state_is_tuple=True,
activation=None,
reuse=Non
