RNN循环神经网络

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：
CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_pnalloc函数

(NGX_DEBUG_PALLOC)if(sizemax){returnngx_palloc_
若云止水·2025-02-19 11:31

《大模型应用开发极简入门》随记

（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型（通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词），为了提升性能引入循环神经网络
hoypte·2025-02-19 08:34

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。
医学小达人·2025-02-19 03:24

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

1.梯度裁剪（GradientClipping）：用于防止梯度爆炸。在每次参数更新之前，计算梯度的范数，如果超过某个阈值，则将梯度缩放到这个阈值。这种方法可以防止梯度在反向传播过程中变得过大。2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。但需要注意的是，ReLU也可能导致神经元死亡的问题。3.
路野yue·2025-02-18 12:40

list中将具有对应字段的某一个对象放在第一个

(){}publicIntegergetId(){returnid;}publicvoidsetId(Integerid){this.id=id;}publicIntegergetNum(){returnnum
NewBee.Mu·2025-02-18 06:16

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel
闲人编程·2025-02-17 13:48

vue 判断mp3是否加载成功

二、代码canPlayAudio(url){//判断录音是否加载constaudio=newAudio(url)returnnewPromise((resolve,reject)=>{audio.oncanplay
xuelong-ming·2025-02-17 13:44

TCP封装数据帧

init_tcp_cli("192.168.0.148",50000)//传ip和port，port==50000是因为大概前五万都被其它服务所占用，50000后是私人ipif(sockfd<0){returnNULL
hc_bmxxf·2025-02-15 23:52

springboot+vue使用EasyCaptcha实现简单验证码

二、实现步骤1、导入依赖com.github.whvcseeasy-captcha1.6.2org.openjdk.nashornnashorn-core15.4我使用的
ueanaIU潇潇子·2025-02-15 18:19

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。
AI专题精讲·2025-02-15 18:18

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（L
赵钰老师·2025-02-15 14:20

RWKV Runner：让RNN-LLM模型触手可及

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，尤其是大语言模型（LLM）在自然语言处理中的广泛应用。然而，尽管这些技术的潜力巨大，许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境，RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口，还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
步子哥·2025-02-15 11:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一
AI记忆·2025-02-15 03:17

压缩动态图片gif 和 静态图片的方法，返回Blob对象

>{if(window.FileReader){letcolors=255letcount=0constfr=newFileReader()fr.readAsArrayBuffer(file)returnnewPromise
weixin_45907435·2025-02-14 00:08

微信小程序请求接口封装

*data:要传递的参数*/request:(url,method,data)=>{returnnewPromise
大可不必_妄·2025-02-13 16:47

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法，介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在半导体数据处理中的应用，分析了模型训练与优化的关键技术
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

transformer

一、从RNN到Transforme
我爱派生·2025-02-13 04:45

Python中LSTM算法的实现与应用

首先解释了LSTM的工作原理，重点在于其门结构如何有效解决传统RNN的梯度问题，并通过控制信息流动以学习长期依赖。
昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

【leetcode】动态规划刷题总结-划分问题

LeetCode2369题检查数组是否存在有效划分classSolution:defvalidPartition(self,nums:List[int])->bool:iflen(nums)==2:returnnums
zs1996_·2025-02-12 08:54

leetcode:33. 搜索旋转排序数组（python3解法）

在传递给函数之前，nums在预先未知的某个下标k（0int:iftargetinnums:returnnums.index(target)return-1
Cold_Air丶·2025-02-12 08:50

随手记：数组对象去重方法

:obj[keyName]=true&&cur.push(next);returncur;},[])returnnewData}
peachSoda7·2025-02-12 07:43

Transformer细节（九）——Transformer位置编码

由于Transformer没有卷积神经网络或循环神经网络中固有的序列顺序信息，它必须通过位置编码显式地引入这些信息。
多学学多写写·2025-02-12 04:25

深度学习-与OCR结合

模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RN
小赖同学啊·2025-02-11 22:11

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

GRU是GatedRecurrentUnit的缩写，是一种常用的循环神经网络结构，适用于序列数据的预测任务。但是，我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。
智汇未来·2025-02-11 22:38

【时序预测】-深度学习系列

DeepAR（2017Amazon）DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点：RNN系列+多元
TIM老师·2025-02-11 22:04

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_max_sockets

在Nginx的源代码中，ngx_max_sockets全局变量的声明位于os/unix/ngx_os.hexternngx_int_tngx_max_sockets;定义在os/unix/ngx_posix_init.cngx_int_tngx_max_sockets
若云止水·2025-02-11 19:45

torch.nn.LSTM介绍

门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网
qq_27390023·2025-02-11 17:02

LSTM的介绍

我们先来复习一些RNN的核心公式：ht=tanh(Whht−1+Wxxt+bh)h_t=tanh(W_hh_{t-1}+W_xx_t+b_h)ht=tanh(Whht−1+Wxxt+bh)yt=Wyht
TangGeeA·2025-02-11 17:58

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）网络结构，用于序列转换任务，如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans
金外飞176·2025-02-11 09:07

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

听觉：利用麦克风阵列、声学传感器，结合声纹识别、语音识别（如基于Transformer或RNN的模型）技术处理音频信息。文本与语义信息：通过文
由数入道·2025-02-10 22:39

neo4j-neo4j网页版的基本操作

删除节点删除所有节点及其关系查找所有节点MATCH(n)RETURNn创建节点CREATE(:Person{name:"Alice",age:25})这会创建一个Person标签的节点，并赋予name和
Gratitute_林腾·2025-02-10 16:20

翻译模型

谷歌和蒙特利尔大学提出端到端神经网络机器翻译，SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks和LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStat
daisy190127·2025-02-09 16:08

C++ 和 Python 的相互调用

C++调用Python(Python官方提供的实现方式)首先有一个Python函数defPythonFunc(number):returnnumber+10;我们期望在C++中使用的时候应该是类似下面这种
天天摸鱼身体棒·2025-02-09 06:21

深入学习 Python 量化编程

可以通过以下命令安装这些库：pipinstallnumpypandasmatplotlibyfinancebacktraderscikit-learnNumPy：用于高效的数值计算。
不是二师兄的八戒·2025-02-08 23:29

单向链表功能的实现（20250207）

Link_node;创建有头链表表头Link_node*create_link(){Link_node*pnode=malloc(sizeof(Link_node));if(NULL==pnode){returnNULL
写代码的猫眼石·2025-02-08 03:32

为了实现对不同说话人的处理，可以加入一些专门的层和技术，来区分和识别说话人的特征。

实现方式：说话人分离可以通过加入深度聚类（DeepClustering）或端到端分离网络（如DPRNN）实现，这些方法擅长分离出多个声源。适用层：说话人分离层
苏西月·2025-02-07 23:12

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN
深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

微信小程序获取openid和其他接口同时并发请求如何保证先获取到openid

functiongetOpenId(){returnnewPromise((resolve,reject)=>{//请求ope
祈澈菇凉·2025-02-07 11:51

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

文章目录RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？2、RNN的基本结构3、各种形式的RNN及其应用4、RNN的缺陷5、如何应对RNN的缺陷？
Curz酥·2025-02-07 02:52

Python递归复习题

问题1：编写一个递归程序来计算正和n+（n-2）+（n-4）的整数（直到且不包括n-x=<0）defsum_series(n):ifn-2<=0:returnnelse:returnn+sum_series
Alidme·2025-02-07 00:40

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

C# 进制间&进制与字节数组间的相互转换

将字符串从一种进制转换为另一种进制publicstaticstringConvertBase(stringnumber,intfromBase,inttoBase){if(fromBase==toBase)returnnumber
xk_hypothesis·2025-02-06 09:57

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

PyTorch中的 torch.nn.GRU

PyTorch中的torch.nn.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种变种，常用于处理序列数据。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

GRU是门控循环单元是什么？

GRU是门控循环单元（GatedRecurrentUnit）的简称，它是循环神经网络（RNN）的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40
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