RNN循环神经网络

python导入自定义py文件

里面放了一些工具函数，将其放在主函数代码main.py的同级目录下#file:tool_func.pydefget_second_max_value(data:list):iflen(data)==0:returnNone
hutaotaotao·2025-02-04 05:55

TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ‘Dense‘ and ‘str‘

tensorflow2.0报这个错误因为你在定义模型的时候model=Sequential(SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax'))是不是感觉少了点什么，没加
开始King·2025-02-04 03:13

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

编写一个函数，求n的k次方#C语言

#include"stdio.h"doublepow(intn,intk){if(k>0)returnn*pow(n,k-1);elseif(k==0)return1;elsereturn1.0/pow
Eternallassmpsit·2025-02-04 00:47

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

多模态大模型：技术原理与实战 工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释

对这三行代码：1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说，这个函数就是用来计算cell里面的运算的，比如加入三个门的计算，对应于所有列出的lstm的公式，如果说对应于普通的神经元
yolan6824·2025-02-02 14:54

LSTM 网络在强化学习中的应用

我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理，以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。
AI天才研究院·2025-02-02 14:23

pytorch实现循环神经网络

人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体：nn.RNN：最基本的循环神经网络，适用于短时依赖任务。
纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

注意力机制

解码器：解码器的输入序列的第一个词元为：特定的序列开始词元使用RNN编码器的最终隐状态来初始化解码器的隐状态编码器的最终隐状态都作为解码器输入序列的一部分。
追光少年3322·2025-02-01 19:33

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
Blankspace空白·2025-02-01 18:58

Hadoop HA 架构

HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN
weixin_30569033·2025-02-01 09:49

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。
老三不说话、·2025-02-01 05:16

小算法---递归

.+2+1intrecur(intn){if(n==1)//终止条件{return1;}intres=recur(n-1);//递：递归调用returnn+res;//归：返回结果}会用到栈（stack
一闪一闪亮惊惊.·2025-02-01 05:06

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

python return用法_为什么函数在python中以“return 0”而不是“return”结尾？

>>>defret_None():...returnNone...>>>defret_0
weixin_39779467·2025-02-01 01:12

【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现

在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
蒙娜丽宁·2025-01-31 23:24

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram
feifeikon·2025-01-31 19:14

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。
AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1
AI天才研究院·2025-01-30 08:23

代码随想录算法训练营第三十九天|198.打家劫舍、

classSolution(object):defrob(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""dp=[0]*len(nums)if(len(nums)==1):returnnums
jinshengqile·2025-01-30 06:41

Go语言关于defer,recover函数实例

遇到这样一种情况：funcf(nint)(rint){deferfunc(){r+=nrecover()}()varffunc()deferf()f=func(){r+=2}returnn+1}funcmain
梓潇涵枫·2025-01-30 04:26

前端必知必会-TypeScript 函数的使用

示例//此处的`:number`指定此函数返回一个数字functiongetTime():number{returnnewDate().getTime();}如果没有定义返回
编程岁月·2025-01-30 02:11

C#高级：常用的扩展方法大全

字符串转List（中逗英逗分隔）///publicstaticListSplitCommaToList(thisstringdata){if(string.IsNullOrEmpty(data)){returnnewList
我是苏苏·2025-01-29 18:07

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全摆脱了序列结构的依赖，可以并行处理数据，显著提高了训练效率和效果
Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

控制webview_flutter导航条返回键行为

returnnewScaff
jocchoc·2025-01-29 03:11

LSTM的推导与实现

LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一个变种，非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...
YZXnuaa·2025-01-28 20:15

蓝桥杯 ALGO-1006 拿金币 动态规划 双解法 python

现在我们看一下代码实现：defdfs(x,y):n行n列范围外的位置没有意义，结束递归ifx>n-1ory>n-1:return0走到终点位置后将终点位置的金币返回ifx==n-1andy==n-1:returnnum
2401_84558326·2025-01-28 05:58

Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face

以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和
大哥喝阔落·2025-01-28 04:50

js常用函数整理

常用函数获取十六进制随机颜色functiongetRandomColor(){return'#'+(function(h){returnne
代码简单说·2025-01-28 02:31

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络
矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》

打破传统枷锁，开创并行计算新时代在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体，如
·2025-01-26 11:25

harmony 鸿蒙安全和高效的使用N-API开发Native模块_鸿蒙native开发

returnnapi\_create\_reference(env,constructor,1,&g_constructor);};napi_statusGetConstructor(napi_envenv
2401_84264583·2025-01-26 10:52

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength
StriveQueen·2025-01-26 08:32

数据结构与算法之美：单链表

我的博客：data=x;returnNode;}其中，x是我们想存入的数据，在初始化节点的时候我们给定节点存储的数据。
<但凡.·2025-01-26 04:33

题海拾贝：力扣 138.随机链表的复制

我的博客：val=x;newnode->next=NULL;newnode->random=NULL;returnnewnode;}voidtest(structNode*head){structNode
<但凡.·2025-01-26 00:25

浅谈Linux C基础9----数据链表

创建单向循环链表node_pcreate_loop(){node_pH=(node_p)malloc(sizeof(node));if(H==NULL){printf("空间申请失败\n");returnNULL
Oracle_666·2025-01-25 09:33

# AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行

AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的
EwenWanW·2025-01-24 16:59

深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】

FeedforwardNeuralNetworks,FFNN）2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络（CNN）3.1基本概念3.2层类型3.3网络架构3.4应用领域3.5示例代码示例描述：4.循环神经网络
猿享天开·2025-01-24 16:52

axios直接请求

直接请求接口，下面是axios直接请求的几种方式方式一：通过对象的形式配置axios参数importaxiosfrom"axios";exportconsttrackLogin=async()=>{returnnewPromise
·2025-01-24 11:18

js 获取一定范围内的随机数

functionrandomNum(min,max){varrange=max-min;varrand=Math.random();varnum=min+Math.round(rand*range);returnnum
小众独行·2025-01-24 00:53

thinkphp6阿里云短信新版sdk对接(tp5对接新版阿里云短信sdk)

AccessKeySecret"accessKeySecret"=>config('sms.ali.accessKeySecret')]);//访问的域名$config->endpoint="dysmsapi.aliyuncs.com";returnnewDysmsapi
狂爱代码的码农·2025-01-23 23:14

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题，谷歌于2017年提出了Transformer架构，并将其应用于机器翻译任务，取得了突破性的成果。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

时间序列预测综述

转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络，结合CNN+RNN
Super_Whw·2025-01-22 05:48

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

一篇文章搞懂Spring AOP的历程

publicMethodMatchergetMethodMatcher(){returnnewMethodMatcher(){@Overridepublicbooleanmatches(Methodmethod
2401_89285805·2025-01-21 02:43

C语言中求余的作用

printf("%d是偶数\n",num);}else{printf("%d是奇数\n",num);}return0;}判断3的倍数：#includeintis_multiple_of_3(intn){returnn
Ethan@LM·2025-01-20 23:20
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