RNN神经网络第46页

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”

AI小白龙*·2024-01-17 22:07

深度学习第1次作业深度学习概述

1.什么是神经网络？简单来说，深度学习（DeepLearning）就是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。文中通过一个房价预测的例子来引入神经网络模型的概念。

S_Valley_DiDa·2024-01-17 21:19

大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示

文章目录大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示1.LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景2.LSTM的基础理论2.1LSTM的数学原理遗忘门

星川皆无恙·2024-01-17 20:56

NLP三大特征提取器全梳理：RNN vs CNN vs Transformer

【嵌牛鼻子】RNNCNNTransformer【嵌牛提问】NLP三大特征提取器是什么？【嵌牛正文】如果用

d5cc63d9e177·2024-01-17 20:10

近红外光谱分析技术与基于深度学习的化学计量学方法

著有《神经网络43个案例分析》等书籍。

梦想的初衷~·2024-01-17 19:56

力扣hot100 打家劫舍 DP 滚动数组

)O(n)空间复杂度:O(n)O(n)O(n)CodeclassSolution{publicstaticintrob(int[]nums){intn=nums.length;if(n==1)returnnums

兑生·2024-01-17 19:55

基于BP神经网络的权重分析，基于BP神经网络的指标权重识别

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：（代码完整

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:15

自适应动量因子梯度下降BP神经网络的人口预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：bp数据人口预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:15

基于RBF的时间序列预测，基于BP神经网络的时间序列预测

目录完整代码和数据下载链接：基于RBF的时间序列预测，基于BP神经网络的时间序列预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:45

springboot数据访问层数据源切换

datasource@Bean@ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource")publicDataSourcebruidSource(){returnnewDruidDataSource

Apesource-吉·2024-01-17 18:11

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

1.简称论文《Multi-DomainJointSemanticFrameParsingusingBi-directionalRNN-LSTM》简称SeqJoint，作者DilekHakkani-Tür

魏鹏飞·2024-01-17 18:06

yolov5 主要流程

YOLO算法使用卷积神经网络（CNN）模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有

isserendipity·2024-01-17 17:47

解析Transformer模型

原文地址：https://zhanghan.xyz/posts/17281/进入TransformerRNN很难处理冗长的文本序列，且很容易受到所谓梯度消失/爆炸的问题。

.别拖至春天.·2024-01-17 15:50

【PyTorch简介】4.Building the model layers 生成模型层

Buildingthemodellayers生成模型层文章目录Buildingthemodellayers生成模型层Whatisaneuralnetwork什么是神经网络Componentsofaneuralnetwork

冰雪storm·2024-01-17 15:14

第十六周周报

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术

Joy_moon·2024-01-17 15:13

Vue3 如何优雅的使用 createApp 自定义通用Dialog

$dialog={open(component,args){returnnewPromise((resolve,reject)=>{letDialog=Vue.extend(c

小小楠瓜子·2024-01-17 15:38

深度学习入门基于Python的理论与实现（第3章神经网络）

“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。

无思不晓·2024-01-17 12:16

加载已有的pth模型后为什么会重新训练?

假如有两个文件train.py定义神经网络classNetwork(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()......

IT小艺·2024-01-17 12:06

论文浅尝 | 记忆力强还是健忘？深入探究语言模型的知识记忆机制

笔记整理：方润楠，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2305.09144摘要近年来，大规模预训练语言模型展示出惊人的记忆能力，相比之下，未经预训练的普通神经网络存在着灾难性遗忘的问题

开放知识图谱·2024-01-17 11:43

python多线程并发执行和异步处理

fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,as_completed#定义一个简单的函数作为线程任务deftask(n):time.sleep(2)print(f"处理任务{n}")returnn

胡少侠7·2024-01-17 11:05

Ribbon负载均衡

实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：代码方式：在xxxxservice中的xxxxApplication类中，定义一个新的IRule：@BeanpublicIRulerandomRule(){returnnewRandomRule

KYGALYX·2024-01-17 10:44

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：A Closed-form Solution for Weight Optimization in Fully-connected ......

一次迭代，全层并行，新神经网络权重优化方法，让机器学习效率飞跃引言：机器学习的崛起与发展概述在21世纪初，强大的计算机硬件和工作站的出现使得机器学习得以迅猛发展。

夕小瑶·2024-01-17 10:45

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导

夕小瑶·2024-01-17 10:14

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

做出某种决定）1.1粗浅理解1.2算法过程1.2.1构造判断矩阵1.2.2计算权重向量1.2.3计算最大特征根1.2.4计算C.I.值1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络

菜只因C·2024-01-17 09:19

循环神经网络

一、序列模型1、解决问题：对于事件有关的序列数据，通过使用历史观测来预测下一个未来观测。2、自回归模型第一种策略：可能不需要相当长的序列，只需要满足某个长度为的时间跨度。模型即自回归模型（autoregressivemodels）。第二种策略：保留一些对过去观测的总结，同时更新预测和总结。模型基于，以及公式更新的模型。由于从未被观测到，故该类模型称为隐变量自回归模型（latentautoregre

懒羊羊（学习中）·2024-01-17 08:23

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课要构建一个完善可用的神经网络，除了设计网络结构以外，还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性，鲁棒性。

絮沫·2024-01-17 08:45

论文笔记（一）：se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Tracking by ...... in Synthetic Domains

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）

你好，Albert·2024-01-17 07:37

houdini rnn

1.3.RNN模型_哔哩哔哩_bilibili此公式来自于吴恩达P1.3视频按公式推测rnn内部结构,如有错误，敬请指正

qq_39239990·2024-01-17 07:35

深度学习基础知识整理

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。

Do1phln·2024-01-17 07:01

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

23/76-LeNet

LeNet早期成功的神经网络。先使用卷积层来学习图片空间信息。然后使用全连接层转换到类别空间。

CeciliaJingle·2024-01-17 07:43

Java重修第八天—枚举和泛型

定义一个简单的枚举如下：publicenumA{//注意：枚举类的第一行必须罗列枚举对象名称X,Y,Z;//其他行可以写类相关的数据privateStringname;publicStringgetName(){returnname

兜兜转转m·2024-01-17 07:34

在PyTorch中开发我们的第一个神经网络

本教程将介绍初学者在PyTorch中构建神经网络的过程。我们将通过一个项目逐步进行操作。

小北的北·2024-01-17 07:30

LeetCode 41 缺失的第一个正数

示例1：输入：nums=[1,2,0]输出：3示例2：输入：nums=[3,4,-1,1]输出：2示例3：输入：nums=[7,8,9,11,12]输出：1提示：10){returni+1;}}returnn

Ethan-running·2024-01-17 06:52

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

模型构建很重要，现在对于自然语言处理基本都是神经网络的方法了。

阡之尘埃·2024-01-17 06:48

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

参考博客文章目录（1）导入所需要的包（2）读取数据并展示（3）数据预处理（4）划分训练集和测试集（5）构建RNN回归模型（6）构造训练函数（7）对整个数据集进行预测（8）可视化展示（9）MSE为评价指标

heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

质数练习：比如输入的数字为100，求100 以内的质数的个数（除了1和本身都除不尽）

==0){num++;}}returnnum;};console.log(getPrimeNumber(1

Tongfront·2024-01-17 06:11

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络

机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-17 05:21

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

chatgpt的奖励模型的原理是什么？

奖励模型是一种额外的神经网络，它接收生成的文本并预测它的质量。在训练过程中，ChatGPT会按照奖励模型的预测结果来调整生成文本的参数，以最大化奖励模型的预测值。

任我心意·2024-01-17 05:18

day2·算法-快乐数-有效三角形个数

快乐数0){inta=x%10;x=x/10;num+=pow(a,2);}returnnum;}boolisHappy(intn){intk=7;while(k>0){n=key(n);if(n==1

GUNDAM.·2024-01-17 04:20

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

深度学习的错误总结

通常，神经网络在每个小批次（mini-batch）的数据上计算损失，这个损失表示模型的预测与实际标

豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

Self-Attention

前置知识：RNN，Attention机制在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:23

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

目录六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子

giszz·2024-01-17 02:56

去掉字符串中的重复元素的多种方法

deffunc(arg):lst=[]forelementinarg:ifnotelementinlst:lst.append(element)else:continueNst=''.join(lst)returnNst

Mlotjve·2024-01-17 02:07

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。

木头里有虫911·2024-01-17 01:19

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