RNN

lua服务器读写文件,Openresty+Lua 读写文件

--如果没有读出内容，第一个参数为nil，否则第二个参数为nillocalfunctionread_file(file_name)ifnotfile_namethenreturnnil,"missingfile_nam
谢艺馨·2025-04-12 12:52

Transformer模型在自然语言处理中的实战应用

基于BERT的文本分类实战：从原理到部署一、Transformer与BERT核心原理Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention）突破了RNN的顺序计算限制，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
Evaporator Core·2025-04-12 11:47

C++模板编程基本概念

//1.非模板实现方式intAdd(intnA,intnB){returnnA+nB;}floatAdd
LoveXming·2025-04-12 09:35

python typeerror subscriptable_python报错TypeError: ‘NoneType‘ object is not subscriptable的解决方法...

发现问题写python的时候出现了这个错，然后网上的教程的解决方案几乎都是——“重新定义下这个变量”，看的我一脸懵逼后来发现原来是我把returnNone的方法赋给了变量，之后操作变量导致的，直接上代码
牛魔王啊·2025-04-12 04:22

seq2seq编码器encoder和解码器decoder详解

编码层通常由嵌入层和RNN（如GRU/LSTM)等组成，一个token就是一个时间步Token:是模型处理文本时的基本单元，可以是词,子词,字符等，每个token都有一个对应的ID。
TunnyLand·2025-04-11 22:52

【机器学习300问】130、什么是Seq2Seq？又叫编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

一、Seq2Seq的模型结构在之前我写的文章中，简单介绍了RNN的多种不同结构，其中有一种叫多对多结构。这种结构具体细分为两种类型：一种是
小oo呆·2025-04-11 22:22

基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测

为了解决这一问题，可以使用递归神经网络（RNN）模型，其中门控循环单元（GRU）是一种常用的选择。
CodeRoarX·2025-04-11 22:51

leetcode 169. 多数元素

classSolution{publicintmajorityElement(int[]nums){Arrays.sort(nums);intlen=nums.length;if(len==1){returnnums
不吃元西·2025-04-11 22:18

Python中15个递归函数经典案例解析

deffactorial(n):ifn==0:return1else:returnn*factorial(n-1)print(factori
进击的六角龙·2025-04-11 16:01

从编码器和词嵌入开始：Transformer架构详解（上）-ChatGPT4o作答+王木头学科学阅读理解

它的核心思想是通过自注意力机制（self-attention）捕捉序列中的长程依赖关系，完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中的顺序计算方式，因此具有极大的并行计算优势，并且能够处理更长的输入序列
部分分式·2025-04-11 01:31

大模型架构演进：从Transformer到Mixture of Experts（MoE）

在传统的循环神经网络（RNN）架构中，信息的传递是按顺序进行的，这使得模型在处理长序列数据时效率低下且难以捕捉长距离依赖关系。
学习ing1·2025-04-10 23:13

鸿蒙NEXT开发Base64工具类（ArkTs）

***创建Base64Helper实例*@returnsBase64Helper实例*/privatestaticcreateBase64Helper():util.Base64Helper{returnnew
鸿蒙布道师·2025-04-10 15:28

PTA L2-011 玩转二叉树(Python3)

left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefbuildTree(qx,zx):ifnotqxornotzx:returnNoneroot_val
取名字不好取那直接不取了·2025-04-10 15:54

创建和销毁对象——用静态工厂方法代替构造器

通过静态工厂方法在类中添加一个公有静态方法来返回一个实例classPeople{Stringname;intage;intweight;publicstaticPeoplegetPeople(){returnnewPe
·2025-04-10 14:14

【力扣hot100题】（073）数组中的第K个最大元素

快速排序classSolution{public:vectornums;intquicksort(intleft,intright,intk){if(left==right)returnnums[k];
梭七y·2025-04-10 07:34

leetcode739.每日温度【day1】【单调栈】

代码classSolution{publicint[]dailyTemperatures(int[]temperatures){if(temperatures.length==0)returnnewint
zerolord·2025-04-09 20:46

白话文讲解大模型必修基础知识 | Transformer架构（小白也能看懂）

传统的序列到序列模型（如RNN、LSTM和GRU）在
大模型面试·2025-04-09 18:34

Python----TensorFlow（TensorFlow介绍，安装，主要模块，高级功能）

作为深度学习的第二代系统，TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和Go，广泛应用于CNN、RNN和GAN等深度学习算法。
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-09 14:40

ngx_core_module_create_conf

ngx_cycle_t*cycle){ngx_core_conf_t*ccf;ccf=ngx_pcalloc(cycle->pool,sizeof(ngx_core_conf_t));if(ccf==NULL){returnNULL
若云止水·2025-04-09 07:55

从代码学习深度学习 - RNN PyTorch版

文章目录前言一、数据预处理二、辅助训练工具函数三、绘图工具函数四、模型定义五、模型训练与预测六、实例化模型并训练训练结果可视化总结前言循环神经网络（RNN）是深度学习中处理序列数据的重要模型，尤其在自然语言处理和时间序列分析中有着广泛应用
飞雪白鹿€·2025-04-08 00:05

解决vite+ts 引用本地图片 require问题

因为在vue3中require被放弃使用所有采用一下方式functionget_img_url=(name:any)=>{returnnewURL(`/src/assets/img/${name}`,import.meta.url
wlik·2025-04-07 19:32

cnn和rnn可以结合使用吗,rnn和cnn优点缺点对比

CNN和RNN在文本分类过程中的区别整理用CNN卷积的情况，这里面有几个关键点：一个是文本跟图片不一样，图片有长宽，然后还有深度（RGB)。
小浣熊的技术·2025-04-07 09:00

MLP/CNN/RNN/Transformer主流深度学习模型的区别

1.多层感知机（MLP）核心特征：结构：MLP是一种基本的前馈神经网络，包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层由全连接的神经元组成。用途：适用于简单的分类和回归任务。限制：不适用于处理序列数据或图像数据，因为它不具备处理输入之间时间或空间关系的能力。数学表达：2.卷积神经网络（CNN）核心特征：结构：由卷积层、池化层（下采样）和全连接层组成。用途：特别适合于图像处理，用于图像分类、对
鬼马行天·2025-04-07 07:49

DQN与深度学习模型的融合:CNN_RNN与DQN

1.背景介绍近年来，深度强化学习（DRL）技术取得了显著的进展，并在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了突破性成果。其中，深度Q网络（DQN）作为DRL的代表性算法之一，因其强大的学习能力和泛化能力而备受关注。然而，传统的DQN算法通常采用全连接神经网络作为函数逼近器，难以有效地处理高维数据和复杂环境。为了克服这一局限，研究人员开始探索将DQN与其他深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循
AGI大模型与大数据研究院·2025-04-07 07:18

循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 原理与代码实例讲解

循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：RNN原理
AI天才研究院·2025-04-06 15:38

【自然语言处理】Encoder-Decoder架构

该架构使用了基于RNN（尤其是LSTM）的编码器和解码器结构：编码器（Encoder）：将输入序列（如句子
藓类少女·2025-04-06 15:33

深度学习框架大比拼：TensorFlow vs PyTorch，亦菲彦祖的选择

在我们之前的讨论中，你已经学习了深度学习的核心概念、神经网络的基本原理、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术。
杨胜增·2025-04-06 12:18

java-linkedlist 源码分析 2

###5.迭代器支持`LinkedList`实现了`Iterable`接口，提供了支持迭代的功能：```javapublicIteratoriterator(){returnnewListItr(0);
计算机周老师·2025-04-06 08:16

LLM架构解析：门控循环单元（GRU）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索

本专栏深入探究从循环神经网络（RNN）到Transformer等自然语言处理（NLP）模型的架构，以及基于这些模型构建的应用程序。
硅基创想家·2025-04-06 01:32

补充：关于GRU的详细运作原理以及特殊的优化思路

1.GRU的基本结构和运作原理1.1GRU的基本概念GatedRecurrentUnit(GRU)是一种简化版的循环神经网络(RNN)，它通过引入门控机制来解决长期依赖问题，同时减少参数数量以降低计算复杂度
eric-sjq·2025-04-06 01:01

RNN，LTSM和GRU原理

（一）tensorflow入门笔记（二）RNN，LSTM和GRU原理（三）attention机制（四）seq2seq实例详解##RNNRNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况，例如一段语音，一串文本等等
thormas1996·2025-04-06 01:31

Pytorch库详细学习与解析

2.2PyTorch的核心特点3.PyTorch的安装4.PyTorch的基本使用4.1张量操作4.2模型定义与训练4.3使用torch.nn构建卷积神经网络(CNN)4.4使用torch.nn构建循环神经网络(RNN
橙色小博·2025-04-05 20:25

多次异步请求, 处理后让数据按序

constaxios=require('axios')//获取数据functiongetData(){returnnewPromise((resolve,reject)=>
敬亭山脚的孩子·2025-04-03 23:30

RWKV state tuning 微调教程

RWKV是纯RNN，因此可以做transformer难以做到的事情。
RWKV元始智能·2025-04-03 07:15

RWKV 语言模型

RWKVLanguageModel是一种独特的循环神经网络（RNN）架构的语言模型，具有诸多优势和特点，在自然语言处理领域展现出了良好的性能和应用潜力，以下是具体介绍：核心原理融合RNN与Transformer
数据分析能量站·2025-04-03 07:43

threadLocal在sse流中一个线程处理多个请求

下游业务//流式接口@currentUserpublicSseEmittersseStream(){Useru=Context.getUser();.....省略业务逻辑returnnewSseEmitter
qq_43151016·2025-04-03 06:37

PyTorch深度学习入门与实战教程

教程涵盖了从基础概念到模型训练、验证、测试的完整流程，包括张量操作、动态计算图、数据预处理、神经网络构建、优化器使用、训练循环、模型保存加载以及CNN和RNN等关键网络结构的应用实践。
openbiox·2025-04-02 15:01

BERT与Transformer到底选哪个-下部

GoogleBrain团队在《AttentionisAllYouNeed》中发布了Transformer架构，就像突然给AI界扔了个"核弹级"外卖保温箱——它用自注意力机制（Self-Attention）彻底颠覆了传统RNN
TGITCIC·2025-04-02 11:00

深度学习处理文本（8）

Transformer架构从2017年开始，一种新的模型架构开始在大多数自然语言处理任务中超越RNN，它就是Transformer。
yyc_audio·2025-04-02 10:52

LLM（大语言模型）和AIGC入门学习路线图

要系统地入门大模型，首先需要学习深度学习的基础知识，包括神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
程序猿李巡天·2025-04-02 09:50

从RNN讲到LSTM，再讲到Transformer

从RNN讲到Transformer1990年，RNN雏形与BP网络结合出现，但是由于梯度消失和梯度爆炸的问题，训练比较困难。
计算机会说话·2025-03-31 14:31

C语言pthread库创建线程的案例

\n");returnNULL;}void*thread_method_02(void*v){printf("线程2执行完毕。
编程之升级打怪·2025-03-31 08:24

使用 java-onnx 部署 PaddleOCR-v3 文本检测

文本识别可以用crnn等各种模型。paddlepa
0x13·2025-03-31 07:47

简单易懂的javaScript：函数

函数声明functionsum(num1,num2){returnnum1+num2;}函数表达式constsum=function(num1,num2){returnnum1+num2;};函数声明和函数表达式几乎是等价的
sententias·2025-03-31 01:05

uniapp 获取dom信息（封装获取元素信息工具函数）

uni.createSelectorQuery()，但是每次需要用到的时候都需要很长一段的繁琐代码，本篇文章将呈现获取dom信息方法封装，话不多说，上菜：getDomInfo(id,that){returnnewPromise
冰凉小脚·2025-03-30 12:06

基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测（保姆级教程）

目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module
赵赵赵的进阶之路·2025-03-29 10:47

TensorFlow\Keras实战100例——结合CNN和RNN神经网络~CIFAR-10图像分类识别

100例——三种方式实现BP神经网络~CIFAR-10图像分类识别-CSDN博客LSTM网络介绍如下：长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN
AI街潜水的八角·2025-03-29 06:42

强化学习中循环神经网络在序列决策中的应用研究

循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNNs）因其在处理序列数据方面的优势，越来越多地应用于强化学习中，尤其是在序列决策任务中。
数字扫地僧·2025-03-28 21:39

AI问答：transformer 架构 / 模型 / 自注意力机制实现序列数据的并行处理 / AI的底层

该架构摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）中的递归和卷积操作，通过自注意力机制实现了对序列数据的并行处理，显著提高了模型的训练速度和性能。
快雪时晴-初晴融雪·2025-03-28 20:33

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络模型。
MobiCetus·2025-03-28 13:44
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