RNN梯度消失第7页

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

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

影响：这有助于模型更快地收敛，因为梯度不会因为负值而减小，从而避免负向因素对模型训练的不良影响。结论：这使得

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

【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

解决SELENIUM自动化，消息弹窗3秒消失，无法定位元素问题，如何“冻结”界面？

但是当我们的鼠标从扩展出的图标移开，这个栏目就整个消失了，就没法查看其对应的HTML。

笑笑2520·2025-02-12 06:10

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，通过24个时间点（可以是年、月、日、时、分、秒）的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度

槑槑紫·2025-02-12 05:33

冲一下阿里，感觉不是很难

新的一周又来了，今天分享的是训练营的朋友在阿里的一面，看了一下面试的内容，感觉挺简单的，你做一下试试：Redis数据消失的原因Redis中的数据如果既没有设置过期时间也没有被显式删除但仍然消失了，可能是因为配置了持久化策略

·2025-02-12 05:37

【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

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

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2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍

广江鹏·2025-02-11 21:59

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

DARTS算法笔记（论文+代码）

DARTS通过两次近似，将问题简单化，以减少GPU计算天数，局部最优近似全局最优，有限差分近似求梯度。摘要：在CIFAR-10、ImageNet、PennTreebank和

朴公英不会飞·2025-02-11 19:42

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

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

BN通过对mini-batch数据进行归一化，使每层的输入数据分布保持稳定，从而缓解梯度消失/爆炸问题，同时减少对权重初始化的敏感性。

漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

sd卡数据恢复源码android,SD卡受损数据恢复图文详解

当我们SD卡用了很长时间，有不少用户会出现SD卡受损的提示，想要打开SD的时候会提示用户选择是否格式化，一不小心，SD卡内的数据就会彻底消失。那么，SD卡受损数据可以恢复吗？

sxtybzwm·2025-02-11 08:24

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计

微醺欧耶·2025-02-11 07:44

rebase和merge

默认merge，gitpull--rebase变基rebaseC、D提交属于feature分支，是基于master分支，在B提交额外拉出来的，当我对D进行变基，提交记录只会保留实线部分，虚线的提交记录消失

a栋栋栋·2025-02-11 07:12

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

第二章：10.1 高级优化算法 Adam

梯度下降的基本概念：梯度下降是一种优化算法，用于最小化成本函数J(w,b)。在每一步中，通过计算成本函数相对于参数w和b的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，来逐步接近成本函数的最小值。

望云山190·2025-02-10 13:56

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

11vue3实战-----封装缓存工具

然而pinia一刷新之后内部的数据(比如token)就会消失。为了解决该问题，必须将pinia持久化。2.pinia的持久化思路常见的解决方法有sessionS

太阳与星辰·2025-02-09 19:56

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（

Ivanqhz·2025-02-09 18:50

【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc

manylinux·2025-02-09 17:09

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

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

Nesterov加速梯度法 (NAG, Nesterov Accelerated Gradient) 算法详解及案例分析

Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient)算法详解及案例分析目录Nesterov加速梯度法(NAG,NesterovAcceleratedGradient

闲人编程·2025-02-08 22:27

十八、计算机视觉-canny边缘检测

文章目录前言一、canny检测的流程1.高斯滤波（GaussianSmoothing）2.梯度计算（GradientCalculation）3.非极大值抑制（Non-maximumSuppression

云峰天际·2025-02-08 19:01

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

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

nn.Module会自动管理模型的参数，包括参数的初始化、梯度计算和更新等

PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

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

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里

·2025-02-07 13:56

Pinia 页面刷新后数据丢失怎么解决？

因为刷新操作会重新加载整个应用程序，包括重新创建Vue实例和Pinia实例，而原来存储在Piniastore中的数据是存储在之前的JavaScript运行时环境中的，一旦刷新，之前的环境被清除，数据也就消失了

alokka·2025-02-07 13:33

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

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

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

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

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

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn

怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

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

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