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循环神经网络（RNN）简易教程

我们从以下问题开始 循环神经网络能解决人工神经网络和卷积神经网络存在的问题。 在哪里可以使用RNN？ RNN是什么以及它是如何工作的？ 挑战RNN的消梯度失和梯度爆炸 LSTM和GRU如何解决这些挑战 假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”，我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。假设我们知道我们是在下午开会，并且这些信息一直存在于我们的记忆中，那么我们就可以很容易地预测我们可能会在午餐时见面。 当我们需要处理需要在多个时间步上的序列数据时，我们使用循环神经网络（RNN）

  • 2023-02-27
  • 阅读265

一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇

他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列； 当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。 以nlp的一个最简单词性标注任务来说，将我 吃 苹果 三个单词标注词性为 我/nn 吃/v 苹果/nn。

  • 2023-02-27
  • 阅读263

一文详解什么是RNN（循环神经网络）

循环神经网络的应用场景比较多，比如暂时能写论文，写程序，写诗，但是，（总是会有但是的），但是他们现在还不能正常使用，学习出来的东西没有逻辑，所以要想真正让它更有用，路还很远。

  • 2023-02-27
  • 阅读261

深度学习基础之----BN、LN、IN、GN、SN

？目录 深度学习中的归一化问题 BN(Batch Normalizatioon) BN为了解决什么问题？ BN的主要思想 BN伪代码 BN的使用位置 BN的优势 BN存在的问题 LN(Layer Normalization) LN为了解决什么问题？ LN的主要思想 LN的优势 IN(Instance Normalization) 为什么提出IN？ IN的做法 GN(Group Normalization) 为什么提出GN？ GN的主要思想 SN（Switchable Normalization）github 全网最详细、最全面、最易懂的normalization解读

  • 2023-02-27
  • 阅读289

机器学习4个常用超参数调试方法

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。

  • 2023-02-26
  • 阅读293

一张图看懂半导体产业链、供应链、资本链、创新链

一张图看懂半导 体产业链、供应链、资本链、创新链

  • 2023-02-26
  • 阅读262

通俗讲解深度学习和神经网络

本篇文章主要面向产品、业务、运营人员等任何非技术人员通俗易懂地讲解什么是深度学习和神经网络，二者的联系和区别是什么。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也为为大家讲解TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。

  • 2023-02-26
  • 阅读269

一文精简介绍CNN神经网络

这是love1005lin在CSDN上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网，内容整理的精简，移动，现在将其进行转载，供大家参考。

  • 2023-02-26
  • 阅读265