RNN反向传播第5页

leetcode日记（17）移除元素

nums,intval){for(inti=0;i<nums.size();i++){if(nums[i]==val){nums.erase(nums.begin()+i);i--;}}returnnums.size

梭七y·2024-02-19 19:18

NLP_自然语言处理项目(2)：seq2seq_attention_机器翻译（基于PyTorch）

在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由循环神经网络（RNN）组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN，每

@硬train一发·2024-02-19 18:56

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习的应用实例

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种

·2024-02-19 16:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失！！

torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪（GradientClipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断

JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

LSTM参数详解

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的重要模型。

实名吃香菜·2024-02-19 14:38

计算机设计大赛深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 14:31

ListView和RecycleView使用

publicclassFruit{privateStringname;publicFruit(Stringname){this.name=name;}publicStringgetName(){returnname

浪矢咨询者·2024-02-19 14:41

深度学习优化算法

（1）可以将ImageNet上训练得到的模型做为起点，利用目标训练集和反向传播对其进行继续

丁引·2024-02-19 13:42

c#中Image＜Rgba32＞转Bitmap

usingvarmemoryStream=newMemoryStream();image.SaveAsBmp(memoryStream);memoryStream.Seek(0,SeekOrigin.Begin);returnnewBitmap

xcagy·2024-02-19 13:06

【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门

下面是一些常见的生成参数及其详解1、采样器，关于采样器的选择参照作者的上一篇文章2、采样步数（SamplingSteps）是指在生成图像时模型执行的总步数，每一步都包含了一系列操作，例如在潜在空间中移动、噪声注入、反向传播等

AIGCExplore·2024-02-19 12:25

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

javascript 发送http请求

/get）,是否发送文件（否则为null），回调函数的标记)functioncreateXmlHttpRequest(){if(window.ActiveXObject){//如果是IE浏览器returnnewActiveXObject

5354xyz·2024-02-15 09:46

Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型

PixelRecurrentNeuralNetworkspixelrnn是生成模型的一种，基于autoregressivemodels。他的思想很简单，就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

react-native NetInfo获取网络状态不正确

才发现里面的坑；解决办法--重新对这个方法进行封装一下；有需要的小伙伴直接复制就可以了staticasyncgetConnectionInfo(){if(Platform.OS==='ios'){returnnewPromise

小小小小的人头·2024-02-15 07:52

寒假11-洛谷打题记录

includeusingnamespacestd;intn,m,k;intfire[1000010];intice[1000010];longlongans=0;boolcompare(intn1,intn2){returnn1

要成为编程高手的Yu·2024-02-15 02:24

如何使用pytorch自动求梯度

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

求两个数组的交集js实现

function(nums1,nums2){leti=j=0,len1=nums1.length,len2=nums2.length,newArr=[];if(len1===0||len2===0){returnnewArr

小强不是蟑螂啊·2024-02-14 23:20

【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO-BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法是一种结合粒子群优化算法（PSO）和反向传播（BP）神经网络的混合算法。

Lwcah·2024-02-14 22:25

调用讯飞火星AI大模型WebAPI

AI大模型记录一次调用讯飞AI大模型的过程官方文档首先，去官网申请资格，获得必要秘钥等再编写url，该url存在编码要求，具体看官网url编写具体代码如下：getWebsocketUrl(){returnnewPromise

雲墨知秋·2024-02-14 18:54

pytorch,cnn,rnn和yolo关系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce）都是深度学习中的重要技术，它们在处理图像数据方面有着广泛的应用。CNN是一种以卷积为核心的神经网络，被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算

小小娱乐·2024-02-14 18:14

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

2022-05-08

精读和视听说分别总结）精读：做什么事都需要付出视听说：成为明星不见得是好事，普通人的生活也很好2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：apathy无兴趣stubbornness

孔香明·2024-02-14 15:17

重头再来：归零，日更只能再次重新开始

Donotworrythatyourlifeisturnningupsidedown.Howdoyouknowthatthesideyou

我和我的儿子们·2024-02-14 12:44

Java继承与重写

privateStringname; publicvoideat(){ System.out.println("吃饭"); } publicStringgetName(){ returnname

青鸟Will·2024-02-14 12:06

94. 二叉树的中序遍历

problems/binary-tree-inorder-traversal/递归publicListinorderTraversal(TreeNoderoot){if(root==null)returnnewArrayList

yaoqi7777·2024-02-14 08:43

Task5 基于深度学习的文本分类2

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习

listentorain_W·2024-02-14 06:13

ERNIE实现酒店情感分析（文本分类）

项目背景与意义在过去，NLP文本处理主要依赖于序列模型，如循环神经网络（RNN）

OverlordDuke·2024-02-14 02:42

Handler问题问答

message.Messagemsg=queue.next();继续跟踪MessageQueue的next方法；Messagenext(){finallongptr=mPtr;if(ptr==0){returnnull

风月寒·2024-02-14 01:30

js异步循环

letarr=[8,4,7]functiontimeout(time){returnnewPromise(function(resolve,reject){setTimeout(function(){resolve

尼克_张·2024-02-14 00:32

[NOIP2007 普及组] 守望者的逃离

tmp;voidtinky(){if(m>=10){m-=10;b+=60;}elsem+=4;if(b>a)a=b;}intesp(ints,intt){while(now=s){flag=0;returnnow

仰天雄·2024-02-13 23:11

uni-app 实现全局变量的方式

constbaseUrl='http://uniapp.dcloud.io';constnowTime=Date.now||function(){returnnewDate().getTime();

can2014ky·2024-02-13 23:48

剑指offer07.重建二叉树

public:TreeNode*buildTree(vector&preorder,vector&inorder){if(preorder.size()==0&&inorder.size()==0)returnNULL

意难平丶NJUPT·2024-02-13 19:14

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

获取中序二叉树后继节点

typeNode2struct{valintleft*Node2right*Node2parent*Node2}funcgetLeftMode(node*Node2)*Node2{ifnode==nil{returnnil

k洛洛·2024-02-13 12:37

Java笔记迭代器Itr

publicIteratoriterator(){returnnewItr();}2、分析Itr。

blossom_6694·2024-02-13 11:18

螺旋矩阵_java

matrix.lengthn==matrix[i].length1spiralOrder(int[][]matrix){//注意：当矩阵为空时需单独处理，否则在初始化边界时会出错if(matrix.length==0)returnnewArrayList

xiaoAi 123·2024-02-13 11:49

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

2、误差反向传播：

入门小新手·2024-02-13 10:22

时间序列预测——BiGRU模型

在深度学习领域，循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs）是常用于时间序列预测的模型之一。

Persist_Zhang·2024-02-13 09:46

python练手_26-递归求阶乘

deffactorial(n):returnn*factorial(n-1)ifn>1else1#简略的写法（

学子CH·2024-02-13 08:21

【机器学习】卷积和反向传播

您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。

无水先生·2024-02-13 07:07

寒假作业4

next;}*Linklist;Linklistcreate_node(){Linklists=(Linklist)malloc(sizeof(structNode));if(NULL==s){returnNULL

weixin_51788918·2024-02-13 07:36

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

先看看前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(Backpropagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。

仍然是提供的·2024-02-13 07:27

【深度学习】前向传播和反向传播（四）

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。

Florrie Zhu·2024-02-13 07:26

深度学习中的前向传播和反向传播

简单而言，前向传播就是将输入的数据在神经网络中进行处理和转换，并输出最后的结果，主要是输出w值，或者b,就是参数。反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。它是神经网络的一种基本运算，用于将输入数据在网络中进行处理和转换，最终得到输出结果。前向传播是一个通过神经网络从输入层顺序计算

处女座_三月·2024-02-13 07:56

两个线程实现同步代码示例

void*arg){for(inti=0;i<1000;i++){pthread_mutex_lock(&mutex);count++;pthread_mutex_unlock(&mutex);}returnNULL

qjw.c·2024-02-13 06:42

王树森《RNN & Transformer》系列公开课

如何原谅奋力过但无声·2024-02-13 05:24

剑指Offer：07-斐波那契数列

n<=39思路实现1-递归classSolution{public:intFibonacci(intn){if(n<=1)returnn;returnFibonacci(n-1)+Fibonacci(n

jackmxp·2024-02-13 00:14

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