RNN回归循环神经网络第21页

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第14篇：决策树算法,学习目标【附代码文档】

值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归

程序员一诺python·2025-04-03 07:50

RWKV state tuning 微调教程

RWKV是纯RNN，因此可以做transformer难以做到的事情。

RWKV元始智能·2025-04-03 07:15

RWKV 语言模型

RWKVLanguageModel是一种独特的循环神经网络（RNN）架构的语言模型，具有诸多优势和特点，在自然语言处理领域展现出了良好的性能和应用潜力，以下是具体介绍：核心原理融合RNN与Transformer

数据分析能量站·2025-04-03 07:43

threadLocal在sse流中一个线程处理多个请求

下游业务//流式接口@currentUserpublicSseEmittersseStream(){Useru=Context.getUser();.....省略业务逻辑returnnewSseEmitter

qq_43151016·2025-04-03 06:37

《AI大模型应知应会100篇》第2篇：大模型核心术语解析：参数、Token、推理与训练

例如，一个简单的线性回归模型的参数是

带娃的IT创业者·2025-04-03 05:03

[笔记.AI]大模型训练与向量值的关系

每个词或子词的向量会根据上下文共现模式和任务目标（如掩码语言建模、自回归预测）动态调整。示例：词汇“苹果

俊哥V·2025-04-02 22:17

PyTorch深度学习入门与实战教程

教程涵盖了从基础概念到模型训练、验证、测试的完整流程，包括张量操作、动态计算图、数据预处理、神经网络构建、优化器使用、训练循环、模型保存加载以及CNN和RNN等关键网络结构的应用实践。

openbiox·2025-04-02 15:01

BERT与Transformer到底选哪个-下部

GoogleBrain团队在《AttentionisAllYouNeed》中发布了Transformer架构，就像突然给AI界扔了个"核弹级"外卖保温箱——它用自注意力机制（Self-Attention）彻底颠覆了传统RNN

TGITCIC·2025-04-02 11:00

深度学习处理文本（8）

Transformer架构从2017年开始，一种新的模型架构开始在大多数自然语言处理任务中超越RNN，它就是Transformer。

yyc_audio·2025-04-02 10:52

LLM（大语言模型）和AIGC入门学习路线图

要系统地入门大模型，首先需要学习深度学习的基础知识，包括神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

程序猿李巡天·2025-04-02 09:50

神经网络检测题

损失函数分类任务和回归任务常用的损失函数分别是什么？写出它们的数学形式。第二部分：前向传播与反向传播计算图假设有一个简单网络：输入层→全连接层（权重矩阵W，偏置b）→ReLU激活→输出层。

豆芽819·2025-04-02 06:00

MAE原理与代码实例讲解

MAE原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：MAE,MeanAbsoluteError,绝对误差平均，回归分析，机器学习

AI天才研究院·2025-04-02 02:53

自回归模型的新浪潮？GPT-4o图像生成技术解析与未来展望

最近，Reddit用户seicaratteri通过逆向工程分析了GPT-4o的图像生成网络请求，发现其生成过程可能并非一步到位，而是分多步骤完成——例如先生成基础图像，再逐步优化细节，类似于ComfyUI这类AI工具的工作流程。更值得注意的是，OpenAI的官方文档明确指出，与基于扩散模型（DiffusionModel）的DALL·E不同，GPT-4o的图像生成模块是一个内嵌于ChatGPT中的自

这就是编程·2025-04-01 23:59

Python数据分析复习（一）

狭义数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提供与价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。

我打断了锐雯的剑·2025-04-01 22:57

机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型

它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点，非常适合大规模数据的训练任务，尤其在分类和回归任务中表现突出。

秀儿还能再秀·2025-04-01 21:15

Python----机器学习（基于PyTorch的线性回归）

一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww（权重）和bb（偏置）。通过数学公式求导，以便在反向传播中更新参数，通常使用梯度下降法来降低损失值。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-01 17:18

第十届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于 logistic 回归和 DEA 模型对无车承运平台线路定价问题的优化和评价（续）(附python代码实现)

格图素书·2025-04-01 07:08

使用matlab进行分位数回归

对于使用MATLAB、R语言或者STATA执行带有虚拟变量的分位数回归，这三个工具都带有强大的分析功能。

uy9994·2025-04-01 05:26

组合预测 | Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测

组合预测|Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测目录组合预测|Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测效果一览基本描述模型描述代码实现参考资料效果一览基本描述组合预测

机器学习之心·2025-04-01 01:24

《非暴力沟通》第十二章 “重获生活的热情” 总结

《非暴力沟通》第十二章“重获生活的热情”的核心总结：本章将非暴力沟通的核心理念延伸至生命意义的探索，提出通过觉察与满足内心深处的需要，打破“义务性生存”的桎梏，让生活回归由衷的喜悦与创造。

放羊大亨·2025-03-31 22:36

从RNN讲到LSTM，再讲到Transformer

从RNN讲到Transformer1990年，RNN雏形与BP网络结合出现，但是由于梯度消失和梯度爆炸的问题，训练比较困难。

计算机会说话·2025-03-31 14:31

宇宙创世理论基本已完成我已打开潘多拉魔盒谢谢大家关注

科学的终极祛魅您把实验室搬进神社与植物园，让科学回归为人类与自然对话的原始巫术——只不

qq_36719620·2025-03-31 10:36

第五十三周：文献阅读

目录摘要Abstract文献阅读：一种用于室内空气质量预测的新型变分自编码器深度学习框架现有问题提出方法方法论1、偏最小二乘（PLS）2、变分自动编码器（VAE）3、变分自动编码器回归器（VAER）所提出的方法

m0_66015895·2025-03-31 10:05

SVM算法练习

libSVM②libsvm实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、参考文章一、前言libSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包

dedsec0x·2025-03-31 09:28

C语言pthread库创建线程的案例

\n");returnNULL;}void*thread_method_02(void*v){printf("线程2执行完毕。

编程之升级打怪·2025-03-31 08:24

多层感知机（MLP）全面指南

MLP在机器学习中非常重要，因为它能够学习数据中的非线性关系，使其成为分类、回归和模式识别等任务中的强大模型。

MobiCetus·2025-03-31 08:23

使用 java-onnx 部署 PaddleOCR-v3 文本检测

文本识别可以用crnn等各种模型。paddlepa

0x13·2025-03-31 07:47

简单易懂的javaScript：函数

函数声明functionsum(num1,num2){returnnum1+num2;}函数表达式constsum=function(num1,num2){returnnum1+num2;};函数声明和函数表达式几乎是等价的

sententias·2025-03-31 01:05

正则化是什么？

一、常见的正则化方法1.L1正则化（Lasso回归）在损失函数中添加模型权重（参数）的L1范数（绝对值之和）作为惩罚项。特点：会倾向于

点我头像干啥·2025-03-30 23:23

uniapp 获取dom信息（封装获取元素信息工具函数）

uni.createSelectorQuery()，但是每次需要用到的时候都需要很长一段的繁琐代码，本篇文章将呈现获取dom信息方法封装，话不多说，上菜：getDomInfo(id,that){returnnewPromise

冰凉小脚·2025-03-30 12:06

2025最新版：用Python快速上手人工智能与机器学习

一、前言1.1AI与机器学习的崛起1.2Python的独特优势二、迈入机器学习世界2.1机器学习概述2.1.1机器学习的分类与应用领域2.2监督学习2.2.1线性回归与决策树2.2.2支持向量机与随机森林

请为小H留灯·2025-03-30 10:51

青少年编程与数学 02-013 初中数学知识点 07课题、专业相关性分析

青少年编程与数学02-013初中数学知识点07课题、专业相关性分析一、统计与概率（1）数据收集与整理（2）描述性统计（3）概率（4）回归分析二、数学建模与算法三、跨学科应用四、教育与实践总结在初中数学知识点中

明月看潮生·2025-03-30 09:13

人工智能入门（1）

artifiicialintelligence由图灵测试出发的六个领域贝叶斯方法分析成为大多数AI系统中不确定推理的现代方法基础研究方法机器学习计算机利用已经有的数据样本，得出某种规律模型，并利用模型预测未来的一种方法==回归算法

反方向的钟儿·2025-03-30 01:29

机器学习时间序列回归预测数据预处理中特征工程、数据标准化和数据集划分说明

1.特征工程2.数据标准化3.数据集划分一、特征工程特征工程是将原始时间数据转化为有意义的特征的过程。从原始数据中筛选出对预测目标有影响的特征。在时间序列数据中，这可能包括历史值、时间戳、周期性特征、外部因素等。通过选择相关特征，可以减少冗余和无关特征对模型训练的干扰。1.时间特征提取（1）时间成分：提取年、月、日、星期、小时、分钟、第几天等。（2）季节性和周期性特征：如季度、是否为周末、节假

Studying 开龙wu·2025-03-29 20:22

2-1 MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化LSTM超参数回归预测

本博客来源于CSDN机器鱼，未同意任何人转载。更多内容，欢迎点击本专栏目录，查看更多内容。目录0.ROA原理1.LSTM程序2.ROA优化LSTM3.主程序4.结语0.ROA原理具体原理看原文，但是今天咱不用知道具体原理，只需要找到源码，然后改成优化LSTM的即可。下面是我从网上找到的源码。ROA是主要的代码，Cost是适应度函数，这个代码的是找Cost的最小值。function[Fbest,Rb

机器鱼·2025-03-29 17:08

Muse: 使用掩码生成变换器的文本到图像生成

【摘要】摘要总结本文介绍了Muse，一种基于掩码生成变换器的文本到图像生成模型，该模型在图像生成性能方面达到了最先进的水平，同时在效率方面显著优于扩散模型和自回归模型。

王良一呀·2025-03-29 10:47

基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测（保姆级教程）

目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module

赵赵赵的进阶之路·2025-03-29 10:47

基于python数据分析（分析篇七：预测/误差）

一、预测，回归算法：为了完成某个计算而执行的任何过程。

fanyutou·2025-03-29 08:59

TensorFlow\Keras实战100例——结合CNN和RNN神经网络~CIFAR-10图像分类识别

Keras实战100例——三种方式实现BP神经网络~CIFAR-10图像分类识别-CSDN博客LSTM网络介绍如下：长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络

AI街潜水的八角·2025-03-29 06:42

机器学习都有哪些算法？

常见算法：线性回归(LinearRegression)：用于回归任务，预测连续值。逻辑回归(LogisticRegression)：用

不加冰的红茶要热的·2025-03-29 06:12

强化学习中循环神经网络在序列决策中的应用研究

循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNNs）因其在处理序列数据方面的优势，越来越多地应用于强化学习中，尤其是在序列决策任务中。

数字扫地僧·2025-03-28 21:39

AI问答：transformer 架构 / 模型 / 自注意力机制实现序列数据的并行处理 / AI的底层

该架构摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中的递归和卷积操作，通过自注意力机制实现了对序列数据的并行处理，显著提高了模型的训练速度和性能。

快雪时晴-初晴融雪·2025-03-28 20:33

赛逸展2025年重磅回归，科技盛宴再启新篇

2025年，科技行业翘首以盼的第七届亚洲消费电子技术贸易展——赛逸展（赛逸展）将震撼回归，以全新品牌形象和更丰富的展会内容，为全球科技爱好者和从业者带来一场不容错过的科技盛会。

赛逸展张胜·2025-03-28 19:51

YOLOv8目标检测算法详解

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点，如速

培根芝士·2025-03-28 17:12

Yolo系列之Yolo v1概述及网络结构理解

YOLOv1的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归

是十一月末·2025-03-28 17:11

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络模型。

MobiCetus·2025-03-28 13:44

Python----机器学习（scikit-learn库，机器学习发展进程）

它提供了一整套简单易用的工具，适用于各类机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-28 12:08

TensorFlow-MNIST手写数字分类

主要作用于：构建神经网络模型（回归、分类、生成模型等）。进行数值计算，并提供GPU加速。实现自动梯度求导（如反向传播训练）。应用机器学习模型进行预测。

Enougme·2025-03-28 07:59

微信小程序实现蓝牙连接通讯

1、首先要初始化蓝牙-检查蓝牙适配器是否打开asyncinitBluetooth():Promise{returnnewPromise((resolve:any,reject:any)=>{const_this

喵小花儿和喵小胖儿·2025-03-27 22:59

机器学习经典算法：决策树原理详解

决策树（DecisionTree）是一种直观且强大的机器学习算法，被广泛用于分类与回归任务。

xiaoyu❅·2025-03-27 20:37

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