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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213

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218

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216

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237

下一代神经网络深度学习技术亮点梳理-换道chatGPT

对于领先的chatGPT,学习追赶chatGPT很重要,在追赶的同时我们也要拿一部分时间精力探索其他可能性,不然很难超越chatGPT 以AGI的终极目标为指引,加入新技术是个不错的尝试,新亮点很多

  • 2023-02-27
  • 阅读228

C++从零实现神经网络

既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。

  • 2023-02-27
  • 阅读205

CVPR2022|从原理和代码详解FAIR的惊艳之作:全新的纯卷积模型ConvNeXt

ConvNeXt 可以看做是把 Swin Transformer 包括 ViT 的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版,升级了 ResNet 架构,看看借助了2020年代 CV 设计范式之后的卷积网络的性能极限在哪里。这篇工作在年初炸起了CV圈子里又一股讨论的浪潮,因此本文从更加详细的角度去解读和理解作者的思路.

  • 2023-02-27
  • 阅读201

如何看待第三代神经网络SNN?详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法

脉冲神经网络 (SNN) ,旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距,使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算,更接近生物神经元机制,但其实用价值却一直存在着争议。本文深入浅出的带大家学习和了解这一研究方向及其模型的训练过程。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿

  • 2023-02-27
  • 阅读220
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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新型电力系统背景下的电力开关技术与装备

研究背景:快速真空开关是发电机断路器、限流器、直流断路器中的核心设备,毫秒级响应要求机 械力在±100kN间大幅快速变化,加速度高达1000g,操动过程涉及电路-磁场-机械-温度等复杂过程!

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智能机器人城市空间场景应用指南2026版

为总结与推广“十四五”期间智能机器人在环境清洁、安防巡检、物流配送、康养陪护等领域取得的成效,贯彻实施《“机器人+”应用行动实施方案》,响应《关于深化智慧城市发展、推进城市全域数字化转型的指导意见》《城市数字公共基础设施标准体系》《国务院办公厅关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》,推动将智能机器人系统纳入智慧城市发展框架,明确城市场景对机器人规模化、商业化应用的关键牵引作用,本指南系统梳理了智能机器人在城市空间应用的核心场景、技术要求和实施路径,以期为企业研发、产品选型、系统集成、运营管理及相关标准研制提供参考。

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