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自然语言处理学习路线

的基本流程：自然语言处理学习路线（1）——NLP的基本流程-CSDN博客语料预处理：（待更）特征工程之向量化（word——>vector）：（待更）特征工程之特征选择：（待更）序列网络在NLP领域的应用（RNN

熬夜造bug·2025-05-26 23:13

LSTM三个门控机制详解

LSTM三个门控机制详解1-LSTM的3个门的理解长短期记忆网络（LSTM）通过三个关键门控机制（遗忘门、输入门、输出门）和细胞状态（CellState）解决了传统RNN的长期依赖问题。

坐吃山猪·2025-05-26 23:11

android中mvc、mvp、mvvm模式区别

publicclassUserModel{privateStringname;publicUserModel(Stringname){this.name=name;}publicStringgetName(){returnname

xzkyd outpaper·2025-05-24 14:40

信号与系统06-系统建模与AI融合

第6课：系统建模与AI融合课程目标掌握传统系统建模方法（微分方程/差分方程/状态空间）理解动态系统的数学本质与AI建模的共性掌握深度学习中处理时序数据的核心模型（RNN/LSTM）通过代码实践理解系统建模与

江畔柳前堤·2025-05-24 09:04

【趣谈】BP神经网络是如何演变出RNN神经网络的

本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/目录一、BP神经网络是什么二、BP神经网络如何解决序列预测问题2.1.BP解决序列预测-Jordan神经网络2.2.RNN

老饼讲解-BP神经网络·2025-05-23 17:44

深度学习---高层框架keras

它是一个高层神经网络API，用Python语言编写，强调易用性、模块化和可扩展性，允许开发者通过简单的代码快速实现各种深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer等），尤其适合新手入门和快速验证算法原型

MzKyle·2025-05-23 12:11

人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt

一。Huggingface与Nlp介绍解读(1）nlp中经常会听到分类，机器翻译，情感分析，智能客服，文本摘要，阅读理解等。我们训练的nlp模型，目的学会数据表达的逻辑，学会人类文字怎么去描述与理解，这体现出模型要有语言能力，这样就不管后续做什么都行。nlp不像cv一样输入图像后最后输出结果一个结果就完事了。如何培养模型的学习能力呢？首先要很多很多输入学习资料(这些都是大厂才能做的事）让模型去学习

weixin_58351028·2025-05-22 23:43

【三文本分类与情感分析】【 3.3深度学习方法：CNN、RNN、Transformer】

今天咱们来聊聊文本分类和情感分析领域的"三剑客"——CNN、RNN、Transformer。这三个家伙在深度学习界可是响当当的人物，比娱乐圈的顶流还火！

再见孙悟空_·2025-05-22 01:50

CNN、RNN、Transformer对于长距离依赖的捕捉能力分析

RNN后一个词的计算需要用到前一个词的输出结果，所以理论上任何两个词的依赖RNN都能捕捉到。以信息流的方法来看，图中绿色箭头表明信息的流动

非自律懒癌患者·2025-05-22 01:49

记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题

记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题1.背景介绍1.1循环神经网络简介循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)是一种用于处理序列数据的神经网络模型。

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-21 17:25

TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用

从NLP基础概念与TensorFlow架构的结合点切入，详细阐述循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)及Tra

AI天才研究院·2025-05-21 03:55

神经网络在MATLAB中是如何实现的？

图形化界面工具（适合快速上手）1.NeuralNetworkToolboxGUI2.DeepLearningToolboxGUI二、编程实现（适合高级定制）1.基础神经网络（前馈网络）2.深度学习（CNN、RNN

tyatyatya·2025-05-21 03:25

BERT模型原理与代码实战案例讲解

深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征，例如Word2Vec、RNN、LSTM等，语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B

AI大模型应用之禅·2025-05-20 22:58

一文解析13大神经网络算法模型架构

目录一、引言：神经网络的演进脉络二、基础架构：深度学习的基石2.1人工神经网络（ANN）2.2深度神经网络（DNN）三、专项任务架构：领域定制化突破3.1卷积神经网络（CNN）3.2循环神经网络（RNN

攻城狮7号·2025-05-20 08:58

pytorch RNNCell

pytorchRNNCell的一次前馈本质上就是一个线性层。如图所示：可以看到，每一次把输入送入RNNCell的过程，就是把输入部分和隐藏状态部分分别经过简单全连接层，并接上激活函数的过程。

侃山·2025-05-19 19:26

九、pytest接口自动化教程--日志模块logging

一、日志模块logging配置1、框架增加log模块优点：（1）记录程序运行信息（2）方便定位问题python日志模块logging（1）debug（2）info（3）warnning（4）errorimportloggingimportosimporttime

Selina 0_0·2025-05-19 10:05

Pytorch实现卷积神经网络CNN

Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上

weixin_30312557·2025-05-19 08:45

RNN/LSTM原理与 PyTorch 时间序列预测实战

️RNN/LSTM原理与PyTorch时间序列预测实战在处理时间序列数据、语音信号、文本序列等连续性强的问题时，循环神经网络（RNN）及其改进版本LSTM（长短期记忆网络）是最常见也最有效的模型之一。

风亦辰739·2025-05-18 07:23

WTM(ASP.NET Core)自定义列表按钮动作

protectedoverrideListInitGridAction(){returnnewList{this.MakeStandardAction("School",Gri

矿工学编程·2025-05-18 00:33

机器学习06-RNN

RNN（循环神经网络）学习笔记一、RNN概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络

吹风看太阳·2025-05-17 12:04

密码学习题--仿射变换cpp代码实现

密码学习题–仿射变换cpp代码实现#includeusingnamespacestd;intmod(intnum,intm){while(num<0)num+=m;inttmp=num/m;returnnum-tmp

lllzy_vx·2025-05-17 05:50

力扣-49.字母异位词分组

classSolution{publicList>groupAnagrams(String[]strs){Map>map=newHashMap());map.get(str).add(s);}returnnewArrayList

এ᭄画画的北北·2025-05-16 11:44

AI:Attention的本质：从Self到Cross，彻底读懂Transformer的注意力机制

在你还没接触Transformer之前，RNN是自然语言处理的主力军。它们一次处理一个词，就像一位有点健忘的老教授，一边听你说话一边试图记住上下文，却常常在长段落中忘了开头。

审计侠·2025-05-16 08:22

NLP实战入门——文本分类任务（TextRNN，TextCNN，TextRNN_Att，TextRCNN，FastText，DPCNN，BERT，ERNIE）

本文参考自https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch?tab=readme-ov-file，https://github.com/leerumor/nlp_tutorial?tab=readme-ov-file，https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084，是为了进行NLP的一些典型

雾重烟秋·2025-05-16 06:37

js获取视频某一帧

exportfunctiongetVideoImage(videoUrl,duration){returnnewPromise((resolve,reject)=>{constvideo=document.createElement

jquerybootstrap·2025-05-16 04:17

NLP高频面试题（四十六）——Transformer 架构中的位置编码及其演化详解

换言之，Transformer缺乏像RNN那样的自然顺序编码能力，必须显式地注入位置（顺序）信息才能让模型“知道”第一个词和第二个词

Chaos_Wang_·2025-05-16 03:41

JavaScript逐点突破系列之函数知识点梳理，建议反复看有惊喜

例如，函数square也可这样来定义：constsquare=function(number){returnnumber*number;};varx=square(4);//xgetsthevalue16

2401_84153262·2025-05-15 17:01

力扣-105.从前序与中序遍历序列构造二叉树

classSolution{public:TreeNode*buildTree(vector&preorder,vector&inorder){if(preorder.size()==0)returnNULL

এ᭄画画的北北·2025-05-15 08:29

位运算符常见面试问题

常用方法：boolis_odd(intnum){//整数num取余不为0就是一个奇数returnnum%2!=0;}但如果需求更好的运算效率，可以考虑用位运算符来进行奇数的判断。

学习中的码虫·2025-05-15 07:53

AI大模型全景干货：分类、特点、应用、数据与学习指南

一、AI大模型的分类1、按模型结构分类（1）深度神经网络（DNN）：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

程序员辣条·2025-05-14 03:18

长短期记忆网络（LSTM）深度解析：从理论到实践的全方位指南

一、LSTM基础理论：超越传统RNN的记忆架构1.1RNN的长期依赖问题传统循环神经网络(RNN)在处理长序列时面临的根本挑战是梯度消失/爆炸问题。

非著名架构师·2025-05-13 18:49

Kotlin 协程 vs RxJava vs 线程池：性能与场景对比

ExecutorServiceexecutor=Executors.newFixedThreadPool(64);//最多64线程List>futures=newArrayList{Thread.sleep(100);//阻塞线程returnnull

时小雨·2025-05-13 13:10

深度学习使用LSTM实现时间序列预测

大家好，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它被设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题，特别是在时间序列预测、自然语言处理和语音识别等领域中表现出色。

python慕遥·2025-05-12 04:34

AI大模型干货 | AI大模型的分类、特点、应用、详细数据、如何学习大模型？

一、AI大模型的分类1、按模型结构分类（1）深度神经网络（DNN）：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

大模型RAG实战·2025-05-11 11:22

[python] 闭包以及装饰器

递归函数必须要有出口,否则将无限制递归下去每一次更深层的递归要比上一层规模小1.1阶乘应用使用普通函数和匿名函数的方法实现阶乘#阶乘函数deffactorial(n):ifn==0:return1else:returnn

天生爱打工·2025-05-11 00:37

神经网络开发实战：从零基础到企业级应用（含CNN、RNN、BP网络代码详解）

简介神经网络作为深度学习的核心，正在成为现代AI应用的基石。从基础的感知机到复杂的Transformer架构，从图像识别到自然语言处理，神经网络技术的演进推动了人工智能的快速发展。本文将系统介绍神经网络的核心概念、主流模型及其实现原理，并通过三个企业级实战案例（医学图像分类、对话系统开发和光伏预测）展示如何从零开始构建神经网络应用。每个案例都包含完整的Python代码实现、详细解释和部署策略，确保

Android洋芋·2025-05-10 23:57

生成器和各种推导式

第一类对象函数名就是变量名.函数可以赋值函数可以作为集合类的元素函数可以作为参数传递函数可以作为返回值返回2.闭包语法:内层函数对外层函数的局部变量的使用defwrapper():name=""definner():returnnamereturninner

你狗·2025-05-10 14:30

【学习笔记】深度学习：典型应用

之前的文章参考下面的链接：【学习笔记】强化学习：实用方法论【学习笔记】序列建模：递归神经网络（RNN）【学习笔记】理解深度学习和机器学习的数学基础：数值

瑶光守护者·2025-05-09 22:47

突破LSTM！结合CNN多变量时间序列预测！！

1.LSTM（LongShort-TermMemory）LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决RNN的梯度消失与梯度爆炸问题。

江湖人称麻花滕·2025-05-09 22:16

机器学习与深度学习

目录一、机器学习（一）机器学习的分类1.监督学习2.无监督学习3.强化学习（二）机器学习的应用场景二、深度学习（一）深度学习的核心原理（二）常见的深度学习模型1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN

水花花花花花·2025-05-09 16:28

【Kotlin 二】函数/高阶函数/内联函数对象/主构造函数/次要构造函数/对象初始化

:返回值类型{//方法体}funsum(num1:Int,num2:Int):Int{returnnum1+num2}注意：Kotlin函数返回值为空时为Unit，并非常见的void函数可以设置默认值：

温酒煮青梅·2025-05-09 05:48

java_从证件号码中取出出生日期，其中要特殊处理下部分证件号码最后4位为*，有的是直接没有后四位

publicstaticStringextractBirthDate(StringidCard){//判断证件号码长度if(idCard==null||idCard.length()<14){returnnull

Java开发追求者·2025-05-09 03:10

基于Transformer模型的音-字转换及代码实现

Transformer模型使用了Self-attention机制，不采用RNN的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。

bullnfresh·2025-05-08 07:03

当前人工智能领域的主流高级技术及其核心方向

以下是当前人工智能领域的主流高级技术及其核心方向，涵盖理论突破与产业应用：一、基础架构创新Transformer架构突破点：通过自注意力机制（Self-Attention）实现长距离依赖建模，颠覆传统RNN

小赖同学啊·2025-05-06 10:26

[machine learning] Transformer - Attention (一)

在Attention出现之前，通常使用recurrentneuralnetwords(RNNs)来处理长序列数据。模型架构上，又通常使用encoder-decoder的结构。

进阶的小蜉蝣·2025-05-06 10:22

ES6入门---第三单元模块三：async、await

表示后面结果需要等待}读取文件里数据实例：constfs=require('fs');//简单封装fs封装成一个promiseconstreadFile=function(fileName){returnnewPromise

七灵微·2025-05-06 01:55

一图看懂YARN集群模式的作业运行流程（通俗版）

YARNN

荷包蛋大王2.0·2025-05-05 20:55

【学习笔记】强化学习：实用方法论

之前的文章参考下面的链接：【学习笔记】序列建模：递归神经网络（RNN）【学习笔记】理解深度学习和机器学习的数学基础：数值计算【学习笔记】理解深度学习的基

瑶光守护者·2025-05-05 18:09

ES6/ES11知识点续三

functionsum(...numbers){returnnumbers.reduce((total,num)=>to

layman0528·2025-05-04 08:33

Transformer：颠覆性架构的革命之路与全景指南

一、认知破壁：重新理解序列建模1.1传统序列模型局限RNN困境：梯度消失与并行化瓶颈CNN局限：局部感受野与长程依赖Attention起源：神经机器翻译的破局者1.2核心思想可视化#缩放点积注意力实现d

Gupao1·2025-05-03 06:07

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