rnn

大模型时代的核心引擎——Transformer架构

一、Transformer概念1.架构革命性突破2017年Google提出的Transformer架构，通过三大创新彻底改变了AI发展轨迹：全注意力机制：替代传统RNN/CNN，实现序列数据的全局建模并行计算范式

AI大模型团团·2025-04-21 16:03

ngx_http_core_create_loc_conf

ngx_http_core_loc_conf_t*clcf;clcf=ngx_pcalloc(cf->pool,sizeof(ngx_http_core_loc_conf_t));if(clcf==NULL){returnN

若云止水·2025-04-21 08:50

用于手部康复设备的TinyML语音分类嵌入式人工智能模块

TinyMLSpeechClassificationEmbeddedAIModuleforHandRehabilitationDevice中文标题：用于手部康复设备的TinyML语音分类嵌入式人工智能模块作者信息ArkornNumsomran

神一样的老师·2025-04-21 08:47

（论文阅读）RNNoise 基于递归神经网络的噪声抑制库

RNNoise是一个基于递归神经网络的噪声抑制库。有关该算法的描述见以下论文：J.

先验·2025-04-20 16:13

RNN概述

1.RNN简介1.1什么是RNN？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类专门处理序列数据的神经网络。

爱看烟花的码农·2025-04-20 00:57

python flask 项目部署

文章目录概述windows部署准备工作使用Waitress部署Flask应用linux部署**2.使用WSGI服务器**示例：使用Gunicornnginx反向代理**5.使用进程管理工具**示例：使用

心之语歌·2025-04-19 09:43

Python 深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列&RNN预测实例

Python深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列数据&RNN实例内容概要第10章深入探讨了时间序列数据的深度学习应用，涵盖了从预测到分类、事件检测和异常检测等多种任务。

odoo中国·2025-04-19 08:41

注意力机制相比于RNN的核心优势是什么

注意力机制相对于RNN（循环神经网络）的核心优势可以用一个**「团队协作vs单人接力」的比喻来理解——它解决了RNN两大致命缺陷：长距离依赖处理能力差和无法并行计算**。

zmhzmhzm·2025-04-19 04:41

代码随想录算法训练营Day28

dp数组及数组下标含义2.递推公式3.dp数组如何初始化4.遍历顺序5.举例推倒dp数组含义509.斐波那契数classSolution{publicintfib(intn){if(n<=1){returnn

JustCouvrir·2025-04-17 19:36

Day09【基于jieba分词和RNN实现的简单中文分词】

基于jieba分词和RNN实现的中文分词目标数据准备主程序预测效果目标本文基于给定的中文词表，将输入的文本基于jieba分词分割为若干个词，词的末尾对应的标签为1，中间部分对应的标签为0，同时将分词后的单词基于中文词表做初步序列化

Mechanotrooper·2025-04-17 08:54

LSTM概述

循环神经网络（RNN）被设计来处理序列数据，通过隐藏状态在时间步之间传递信息。

爱看烟花的码农·2025-04-17 07:22

RNN-时间序列预测模型

RNN-应用场景语音识别音乐生成情感分析：根据输入的评论，猜测评论的分数。DNA序列分析语言翻译等带时间序列应用的场景后面产生的结果，是受到前面结果的影响的。

生产队的驴儿·2025-04-17 06:13

LeetCode算法题(Go语言实现)_42

删除步骤：首先找到需要删除的节点如果找到了，删除它一、代码实现funcdeleteNode(root*TreeNode,keyint)*TreeNode{ifroot==nil{returnnil}ifkeyroot.Val

LuckyLay·2025-04-17 03:20

Android Jni（二）加载调用第三方 so 库

常见问题解决1、UnsatisfiedLinkError：2、函数找不到：3、ABI不匹配：遇到的问题1、include找不到头文件2、Jni不同库的引入了重复so，导致冲突3、多个本地库4、returnNewSt

三月的船长·2025-04-16 18:21

【NLP】 22. NLP 现代教程：Transformer的训练与应用全景解读

Transformer模型最初的使用方式有两种主要方向：类似RNN编码-解码器的架构（用于序列到序列任务）例如机器翻译、文本摘要任务。

pen-ai·2025-04-16 12:14

循环神经网络RNN文本分类

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络

Dr.Petrichor·2025-04-16 08:50

node.js判断在线图片链接是否是webp，并将其转格式后上传

通过设置请求头里的Range参数，只请求指定的字节数，然后判断对应图片格式的字节constaxios=require('axios');functioncheckWebPFormat(url){returnnewPromise

不怕麻烦的鹿丸·2025-04-15 19:53

[操作系统，学习记录]3.进程（2）

if，else然后调用execve函数去执行新的程序2.进程终止：退出码，子进程通过exit/return返回，父进程wait/waitpid等待而得，status（虽int但仅利用后八位），returnn

热心市民烛九月·2025-04-14 20:18

2.3 Transformer架构革命：从自注意力到万亿参数大模型的演进之路

Transformer架构革命：从自注意力到万亿参数大模型的演进之路一、Transformer核心突破：彻底颠覆序列建模范式1.1传统序列模型的致命瓶颈#RNN/LSTM的串行计算缺陷示例hidden_state

少林码僧·2025-04-14 11:25

【论文阅读笔记】Attention Is All You Need

在此论文之前，序列翻译的主导模型是RNN或者使用编解码器结构的CNN。本文提出的Transformer结构不需要使用循环和卷积结构，是完全基于注意力机制的模型。

时光机ﾟ·2025-04-13 13:02

【深度学习】CNN的研发背景及其与其他模型的对比分析

它与其他模型（如DNN、RNN、Transformer）有何异同？本文将系统梳理CNN的研发背景，并对比分析其与其他模型的关联，帮助读者深入理解CNN的核心思想及应用场景。

学废了wuwu·2025-04-13 10:13

语音识别和唤醒：实现语音唤醒功能的详细介绍

在实际应用中，通常使用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网

WmqApps·2025-04-12 21:48

C#List随机打乱顺序，List顺序反转

();varnewList=newList();foreach(variteminlist){newList.Insert(random.Next(newList.Count),item);}returnnewList

进阶的小木桩·2025-04-12 17:21

搜广推校招面经六十六

Y1nhl·2025-04-12 14:31

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

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