RNN梯度消失

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

消失了一段时间，这段时间在CSDN阅读了不少关于Python爬虫的文章，也学习了秦璐老师
R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

python前闭后开_opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)

形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作(保括膨胀和腐蚀的组合操作)都叫形态学变换。opencv里有包：cv2.morphologyEx()morphology：译文形态学使用python+opencv讲解开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀morphologyEx运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)cv2.MOR
weixin_39814126·2025-03-08 05:09

VSCode Codeium插件Chat对话框无法输入

环境系统：win10IDE:VisualStudioCode-Insiders1.82.0插件：Codeium个人版1.2.85问题描述正常登录Codeium插件后，chat对话框无法输入，且函数头AI辅助消失
张芬奇·2025-03-08 03:36

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

这种量纲不统一会给许多机器学习算法（如梯度下降）带来问题，导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放（FeatureScaling）就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
AI天才研究院·2025-03-08 03:04

实现自定义弹窗鸿蒙示例代码

用户隐私协议弹窗切换页面弹窗不消失半模态弹窗动态半模态弹窗实现自定义弹窗源码链接效果预览使用说明点击“隐私协议”按钮，会从下往上弹出用户隐私协议。
·2025-03-08 01:11

快慢指针【等分链表、判断链表中是否存在环】

=null;}}publicclassMiddleOfLinkedList{publicListNodefindMiddleNode(ListNodehead){if(head==null){returnnul
山风wind·2025-03-07 22:07

01计算机视觉学习计划

基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数、梯度下降傅里叶变换
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

通过寻找一个初始共享模型，让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

人工智能基础知识

二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通
yzx991013·2025-03-07 16:24

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

梯度爆炸和梯度消失现象也得到了一些缓解（我自己加上去的）。bat
niuyunpang·2025-03-07 11:16

获取视频第一帧兼容ios

URL，可以是base64格式*@return{Promise}一个Promise对象，返回值为视频第一帧的base64数据*/exportfunctiongetVideoBase64(url){returnnewPromise
小政爱学习！·2025-03-07 09:07

React基础教程（06）：条件渲染

1条件渲染使用条件渲染，结合TodoList案例，进行完善，实现以下功能：当列表中的数据为空的时候，现实提示信息暂无待办事项当列表中存在数据的时候，提示信息消失这里介绍三种实现方式。
叁拾舞·2025-03-07 07:18

深度学习_第二轮

在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。
Humingway·2025-03-06 22:15

遗传算法基础讲解

无需梯度信息：对目标函数的数学性质要求低，适合黑箱优化。全局搜索能力：通过种群并行搜索，避免陷入局部最优，适合多维优化。
HH予·2025-03-06 18:42

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow，涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作，深度学习基础如CNN和RNN
ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

图像识别技术与应用课后总结（14）

常用的优化算法如梯度
一元钱面包·2025-03-06 12:15

8.1 从28GB到7GB！大模型显存暴降4倍的量化实战指南

以LLaMA-7B模型为例，其参数规模为70亿（7B），若使用FP32（32位浮点数）存储，单参数占用4字节，总显存需求为：7B×4Bytes=28GB实际场景中，模型训练还需额外存储梯度（Gradients
少林码僧·2025-03-06 11:42

完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估

1.安装所需的库首先，确保你已经安装了以下Python库：pipinstalltransformersscikit-learnnumpypa
mosquito_lover1·2025-03-06 03:04

INA(In-Network Aggregation)技术

核心原理在传统分布式训练中，计算节点（如GPU）需要将本地计算的梯度或中间结果发送到中心节点（如参数服务器）进行聚合，这会产生大量的网络传输。In-NetworkAggregation则是通过可编
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-06 01:22

python小游戏经典坦克大战-实验设计

一.游戏流程概述游戏基本规则：按上下左右键移动我方坦克，按空格键进行发射子弹，击中坦克，坦克爆炸消失。若我方坦克被子弹击中或撞上，我方坦克死亡按ESC键可以重生。敌方坦克功能：白色敌方坦克为一般坦克。
小哥儿最放纵·2025-03-05 23:35

rabbitmq的三个交换机及简单使用

交换机，绑定交换机和队列@ConfigurationpublicclassDirectRabbitConfigTest{//队列@BeanpublicQueueTestDirectQueue(){returnnewQueue
m0_71908411·2025-03-05 18:00

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战（5.0）ArkUI开发＞模态转场方式

模态转场是新的界面覆盖在旧的界面上，旧的界面不消失的一种转场方式。表1模态转场
蜡笔小新、没有笔·2025-03-05 17:17

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

一、从RNN到Transformer：突破瓶颈，开创先河在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）是处理序列
windwant·2025-03-05 14:16

uni.request请求的封装

promise封装letbaseUrl='';//域名或选取所有接口不变的那一部分exportconstrequest=(options={})=>{//异步封装接口，使用Promise处理异步请求returnnewPromise
可爱小盆盆·2025-03-05 14:09

大模型训练内存预估计算方法

671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器
junjunzai123·2025-03-05 13:29

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。
漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

ReactNative fetch源码分析

原生分析的是安卓端核心代码//react-native/vendor/core/wehatwg-fetch.jsself.fetch=function(input,init){returnnewPromise
郝捷Laxus·2025-03-05 04:20

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

找到所有数组中消失的数字思路

题目：给你一个含n个整数的数组nums，其中nums[i]在区间[1,n]内。请你找出所有在[1,n]范围内但没有出现在nums中的数字，并以数组的形式返回结果。前置点播：1.桶计数的基本概念桶：一个辅助数组，通常用于记录数据的某种状态（如是否出现、出现次数等）。桶的大小：桶的大小通常与数据的范围相关。例如，如果数据范围是1到n，则桶的大小为n+1。桶的初始化：桶数组通常需要初始化为某个默认值（如
陆仁贾笨贾·2025-03-04 23:42

Java调用WebSocket的服务端和客户端

Configuration@EnableWebSocketpublicclassWSConfig{@BeanpublicServerEndpointExporterserverEndpoint(){returnnewSe
LuckyLay·2025-03-04 16:51

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention
邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_modules

ngx_modules声明在src\core\ngx_module.hexternngx_module_t*ngx_modules[];定义在objs/ngx_modules.c#include#includeexternngx_module_tngx_core_module
若云止水·2025-03-04 03:08

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可
执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、
执于代码·2025-03-03 23:09

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题，提升模型的收敛速度，且对最终模型的性能有显著影响。本文将以PyTorc
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测
noruta·2025-03-03 13:54

DeepSeek 爆火，程序员的饭碗还能端稳吗？

核心观点速览AI不会淘汰程序员，但会淘汰「不会用AI」的程序员初级岗位需求锐减，但「AI+领域专家」岗位暴涨300%2024年成关键转折点，转型窗口期仅剩6-12个月一、DeepSeek实测：这些工作正在消失
这儿有一堆花·2025-03-03 08:38

RabbitMQ — 数据持久化实现MQ可靠性

为了提升性能，默认情况下MQ的数据都是在内存存储的临时数据，重启后就会消失。为了保证数据的可靠性，必须配置数据持久化。由图像可知实现在MQ中数据持久化：交换机（Exchange）持久化队列（Queu
道法自然，人法天·2025-03-03 05:20

显示模组闪屏案例分析

■原因初步定位从以上情况来看，因为闪屏现象只是出现某些界面，故可以排除背光闪和液晶极化，一般来说，背光闪在任何界面都存在，而液晶极化现象是电荷残留，电荷释放完毕后，闪屏现象随机也消失，因此闪屏现象有可能是频率闪和电源干扰闪
观海的旅途·2025-03-03 01:45

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru

rnn原理：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子
甜辣uu·2025-03-02 23:30

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
北海yy·2025-03-02 22:53

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。
小宇爱·2025-03-02 22:23

银币(详细版)

如果这个操作会使某些银币越出了矩阵的界，那么越界的银币会自动消失。你现在的任务是：用最少的操作次数，使得矩阵里剩下的银币数量恰好是K，输出最少的操作次数。如果不可能完成任务，输出-1.输
程序猿小假·2025-03-02 18:54

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再sample出来np.random.seed(0)X=np.linspace(-10,10,1000)Y=2*X**2+3*X+5#用作真实值#定义二次函数，找到一组参数a、b、c使得
儒雅芝士·2025-03-02 15:24

线性代数笔记十——四个基本子空间

4个基本子空间由以下组成：列空间：C(A)C(A)C(A)在RmmR^mmRmm维空间零空间：N(A)N(A)N(A)在RnnR^nnRnn维空间行空间：C(AT)AC(A^T)AC(AT)A的行的所有组合
技术小坤·2025-03-02 10:09

【大模型】fp32 和 fp16 的区别，混合精度的原理。

32位（4字节）16位（2字节）内存占用高低（仅为fp32的50%）数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度（尾数）23位（约7位有效十进制数）10位（约3位有效十进制数）用途高精度计算（如梯度更新
深度求索者·2025-03-02 08:20

pytorch与深度学习随记——AlexNet

激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建
黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。
AOIWB·2025-03-02 04:19
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