Rnn

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）都是循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，但它们在结构和运算机制上有一些关键区别：门的数量和类型：BiLSTM：每个LSTM单元包含三个门
sagima_sdu·2024-01-23 07:21

深度学习（5）---自注意力机制

文章目录1.输入与输出2.Self-attention2.1介绍2.2运作过程2.3矩阵相乘理解运作过程3.位置编码4.TruncatedSelf-attention4.1概述4.2和CNN对比4.3和RNN
冒冒菜菜·2024-01-23 07:42

使用torch实现RNN

到网上搜索，发现LSTM是RNN的变种，那就从RNN开始学吧。带隐藏状态的RNN可以用下面两个公式来表示：可以看出，一个RNN的参数有W_xh，W_hh，b_h，W_hq，b_q和H(t)。
AI小白龙*·2024-01-23 04:18

车牌识别文字识别crnn_plate_recognition训练以及代码解析

车牌识别文字识别训练全过程解析目前代码解读还不算完善后续会补充车牌识别github链接车牌识别文字识别github链接车牌检测end2end实现过程训练方式按照github上介绍就行在解释前定义几个方便理解plate_chr="#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ危险品"plate_n
yuanjun0416·2024-01-23 04:16

React前端解析excel文件,获取excel文件中的数据

importXLSXfrom'xlsx';/***将file转为一个CSF的JSON*@param{File}file*@returnssheet*/constanalyseExcelToJson=(file)=>{returnnewPromise
zhongshizhi91·2024-01-23 04:36

Transformer 深度学习模型

传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等序列模型存在着串行计算的限制，导致在处理长序列时性能不佳。Transformer引入了注意力机制（Attention
JNU freshman·2024-01-23 03:44

LSTM解读

LSTM通过使用门控单元来控制信息的流动，从而解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM的核心是三个门：输入门、遗忘门和输出门。
搬砖人NO17·2024-01-23 01:41

记一次canvas由于本地缓存引起的CORS跨域问题

在保存画布的时候想将背景图和当前画布内容进行整合的时候，发生加载背景图的跨域错误代码如下:exportfunctiondrawImageHandle(context,url,sx,sy,sw,sh,dx,dy,dw,dh){returnnewPromise
如果俞天阳会飞·2024-01-23 01:15

【代码随想录算法训练营-第八天】【字符串】344，541，卡码网：54，151，卡码网：55

;i0&&i0&&istart&&jstart&&j<=k;j++,k--){chartmp=charS[j];charS[j]=charS[k];charS[k]=tmp;}break;}}returnnewStr
不熬夜的靓仔·2024-01-23 00:19

力扣670-最大交换

=i)//如果最大的不是i，交换并返回{swap(s[i],s[pos]);returnstoi(s);}}returnnu
༺❀ൢ望༒月❀ൢ❀·2024-01-23 00:40

力扣509. 斐波那契数

2)；以此为状态转移方程，对其进行动态规划；边界条件：F(0)=0F(1)=1使用两个变量来存储上一组结果；classSolution{public:intfib(intn){if(n<2){returnn
slowfastflow·2024-01-22 21:53

C++11特殊类设计之单例设计模式

//1.请设计一个类，只能在堆上创建对象classHeapOnly{public://不加static则无法通过类名加作用域在堆上创建对象staticHeapOnly*CreateObj(){returnnewHea
Cola_Forever·2024-01-22 20:55

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。但是生活中除了图像这样天然以矩阵形式存储的数据以外，还有众多以时间轴方向的连续数据。例如传感器的采集的复合数据，某个事件的历史发展数据等。同时我们日常生活中无时无刻存在的自
絮沫·2024-01-22 20:24

21.【TypeScript 教程】索引类型

TypeScript索引类型下面是一个常见的JavaScript函数，实现从一个对象中选取指定属性，得到它们的属性值：functionpluck(o,names){returnnames.map(n=>
前端玖耀里·2024-01-22 20:44

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

编码器使用RNN将输入信号转换为高级表示。然后，注意力机制对编码器特征进行加权，并生成固定长度的向量。最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。
图灵与对话·2024-01-22 20:50

Unity 代码优化 内存管理优化

可是还是有额外消耗而且有很多用携程来检测销毁预制体的操作也都放到Update方法里面解决了解决方案:放到Update方法里面去执行,协程能不用就不用还有:协程的yield一般都会用到这个yieldreturnnewWait
若风华浊世间·2024-01-22 19:57

OR36 链表的回文结构

一个从头开始出发一个从中间位置开始出发但是注意：链表个数可能是奇数或者偶数，需要注意中间节点的计算二、代码structListNode*reverseList(structListNode*head){if(head==NULL){returnNULL
乌龟跌倒·2024-01-22 18:24

206.反转链表（附带源码）

二、代码structListNode*reverseList(structListNode*head){if(head==NULL){returnNULL;}structListNode*prev=NULL
乌龟跌倒·2024-01-22 18:54

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据
giszz·2024-01-22 17:29

python实现二分查找

defbinary_search(m_list,item):low=0high=len(m_list)-1whilelowguess:low=mid+1else:high=mid-1returnNonemy_list
潘多拉的面·2024-01-22 16:25

C语言中的递归过程和递归工作栈

递归过程和关联的递归工作堆栈的示例：'''c#includeintfactorial(intn){if(n==0)return1;elsereturnn*factorial(n-1);}intmain(
BlurryFace36549·2024-01-22 13:26

Transformer and Pretrain Language Models3-3

注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN
ringthebell·2024-01-22 10:33

【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章

阅读时间：2023-11-211介绍年份：2020作者：徐元超，曼尼托巴大学期刊：无引用量：无这篇文章是一篇技术报告，从递归神经网络（RNNs）引入到回声状态网络（ESNs）。
Better Bench·2024-01-22 09:00

力扣 第 122 场双周赛 解题报告 | 珂学家 | 脑筋急转弯 + 滑窗&反悔堆

的最小2个值可以部分排序，这样更快捷classSolution{publicintminimumCost(int[]nums){Arrays.sort(nums,1,nums.length);returnnums
珂朵莉MM·2024-01-22 09:26

rnn相关

构成比之前多了一个圈这个圈包含t时刻之前的数据特征，主要用在NLP自然语言处理中。只用最后一个结果ht，前面的当做中间结果特点会把之前看到的都记下来，但第n句话和第一句话之间联系不太大，没必要LSTM自然语言处理考虑词的前后顺序和相关性构建词向量，不断向后滑动学习cbow和skip-gram方法cbow输入上下文，输出预测最中间的位置的词skip-gram输入中间的词，输出预测的上下文改进方法加入
爱学习的羽·2024-01-22 07:35

基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

download.csdn.net/download/abc991835105/88768314效果图结果分析展望参考论文背影碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-22 07:59

链表中倒数第k个结点（附带源码）

structListNode*FindKthToTail(structListNode*pListHead,intk){//writecodehere//writecodehereif(k==0){returnNULL
乌龟跌倒·2024-01-22 07:17

RNN与NLP

为这个教程的笔记：RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础_哔哩哔哩_bilibili数据处理基础：不能用标量表示类别特征。可以用one-hot编码把一些类别特征变成数值向量。
ThreeS_tones·2024-01-22 06:40

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

RNN存在信息瓶颈的问题。注意力机制的核心就是在decoder的每一步，都把encoder的所有向量提供给decoder模型。具体的例子先获得encoder隐向量的一个注意力分数。
N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

LeetCode 第417题：太平洋大西洋水流问题

classSolution{publicList>pacificAtlantic(int[][]matrix){if(matrix.length==0||matrix[0].length==0){returnnewArra
放开那个BUG·2024-01-22 00:37

169. 多数元素

LeetCode169.多数元素classSolution{publicintmajorityElement(int[]nums){Arrays.sort(nums);returnnums[nums.length
踏遍三十六岸·2024-01-21 23:35

【学习笔记】-使用LSTM算法实现余额宝资金流入流出预测

LSTM、基于大规模历史数据预测、MSE数据来源：[天池大赛-资金流入流出预测-挑战Baseline]数据预处理：根据数据集进行数据预处理生成每日购入资金总量，最终传入的数据列表如下模型代码运行过程：RNN
Michelle F·2024-01-21 23:02

Exploring Visual Relationship for Image Captioning

ExploringVisualRelationshipforImageCaptioning论文地址时间：2018年Intro尽管当前存在很多CNN+RNN模型，还有一个未被充分研究的问题，即如何利用视觉关系来帮助
luputo·2024-01-21 21:34

小程序进阶学习（轮播图-补充截流，获取轮播图大小）

exportfunctionquerySelect(querySelect){returnnewPromise(resolve=>{console.log("第一次执行")constquery=wx.createSelectorQuery
冯运山·2024-01-21 21:30

求解最长回文子串问题及Manacher算法

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""暴力求解"""defLongpalindrome(src,slen):ifslen==0:returnNonei
JieFeiLau·2024-01-21 19:32

使用Promise封装axios请求和uni.request请求

请求为了方便前端开发者更加简单便捷的请求后端数据，特封装几种请求方式，希望对大家有所帮助1，通过newPromise封装axiso请求，代码如下//post请求exportconstpost=(url,data)=>{returnnewPromise
不忘初心ing·2024-01-21 18:49

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

简介Transformer模型抛弃了RNN、CNN作为序列学习的基本模型。循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。
zwhdldz·2024-01-21 17:03

徐义红

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自AppGoodmornningeveryone,lamverygladtomakeaspeechhere!
草根_e1ed·2024-01-21 16:07

13 函数的进阶[python基础]

返回一个列表,其中包含对其执行函数时结果为真的所有元素*filter(func,seq)//通过参数2给filter函数一组内容,通过参数1把不需要的过滤掉deff(n)://判断给定的数是不是奇数returnn
乱弹琴给·2024-01-21 15:10

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN
Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

语音分离论文：Dual-Path RNN

论文标题：Dual-PathRNN:EffectiveLongSequenceModelingforTime-DomainSingle-ChannelSpeechSeparationDual-PathRNNIntroductionDual-PathRNN
maplesea7·2024-01-21 13:29

基于DPRNN的信号分离任务（科研小记）

1.背景：信号分离任务信号分离与重建任务在深度学习领域已经取得了长足进步。特别是在纯语音分离领域，深度聚类方法和置换不变训练方法为语音分离的起步夯实了基础。在传统的信号分离任务中，基于时频域的信号分离需要将信号进行短时傅里叶变换，将时域信号转换为时频域信号。因为时频域信号更易于提取语音特征，例如基于人耳听觉的特征MFCC等。同时，经过短时傅里叶变换的时频域信号容易通过逆傅里叶变换重建为时域信号。而
maplesea7·2024-01-21 13:29

c#之函数

classProgram{staticintSum(int[]array){intnum=0;for(inti=0;irnnum
金字塔端的蜗牛·2024-01-21 13:49

如何使用callable和future创建异步任务？在Java中如何管理依赖？

以下是一个简单的例子：importconcurrent.futures#定义一个可调用对象（Callable）deflong_running_task(n):returnn*n#创建一个线程池执行器withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor
WangYaolove1314·2024-01-21 11:25

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的卓越能力而受到广泛关注。GRU（门控循环单元）作为RNN的一种变体，以其在捕捉时间序列长距离依赖关系方面的高效性而备受推崇。
沅_Yuan·2024-01-21 10:42

面试官：你知道JavaScript 中 Promise 和 Async/Await 的区别么？

//使用PromisefunctionpromiseFunction(){returnnewPromise((resolve,reject)=>{setTi
今天也想MK代码·2024-01-21 10:20

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。
GodFishhh·2024-01-21 07:46

链表面试题

=NULL){nLength++;pCurrent=pCurrent->m_pNext;}returnn
01_小小鱼_01·2024-01-21 05:20

力扣 | 49. 字母异位词分组

_GroupAnagrams{publicList>groupAngrams(String[]strs){Map>map=newHashMap());map.get(key).add(s);}returnnewArrayList
molecule_jp·2024-01-21 05:57

iOS项目 project.pbxproj文件UUID批量修改

=nil{returnnil,err}//使用正则表达式匹配字
Lcc不想混_b503·2024-01-21 03:34
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