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RNN基本原理和RNN种类与实例

之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型。

  • 2023-02-27
  • 阅读210

循环神经网络(RNN)简介

循环神经网络英文名称为 (Recurrent Neural Network, RNN),其通过使用带自反馈的神经元,能够处理任意长度的时序数据。

  • 2023-02-27
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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
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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
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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
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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221

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231

一张图看懂半导体产业链、供应链、资本链、创新链

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  • 2023-02-26
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