搜索所有贴

这是一个使用Tensorflow开发动态循环神经网络应用的开放源码项目，包括：动态轻量RNN、动态GRU、动态LSTM、动态 2layerStacked LSTM、动态双向LSTM。这些 RNN

7 年前

循环神经网络，也称递归神经网络（Recurrent Neural Networks (RNNs)）是越来越流行的深度学习模型，本文以浅显易懂文字描述而非一条算术公式讲解了什么是RNN。 RNN创

7 年前

"递归神经网络"（Recursive Neural Network）和"循环神经网络"（Recurrent Neural Network, RNN）是两个概念在不同领域中的使用，它们有一些相似之处

3 个月前

进行预测。在过去的 8 年中，这一观察结果一次又一次地出现在我的脑海中，令人着迷。从 2013 年到 2016 年，我一直坚信 RNN 可以被训练来学习任何程序。毕竟，它们是图灵完备的

2 个月前

任务中，RNN和CNN扮演着至关重要的角色。它们在挖掘数据的顺序结构方面具有广泛的应用性和灵活性。顺序信号建模是挖掘用户行为和项目演变的时间动态的重要主题。例如，下一项/购物篮预测和基于会话的推荐是

4 年前

谷歌发布了一种NLP模型，称为pQRNN，它以最小的模型尺寸提高了NLP性能的最新水平。pQRNN的新颖之处在于它如何将简单的投影操作与准RNN 编码器相结合，以实现快速，并行的处理。该模型可在

3 年前

新来训练模型参数以实现快速学习。 3. 循环神经网络（RNN）循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络，用于处理时间序列和顺序数据等各种数据。它们用于各种任务，如语音识别、语言翻译等。在元学习

1 个月前

Transformer 背后的计算模型是什么？Transformer 是非常强大的模型，但对人类来说也非常不直观，它们如何计算事物，以及信息如何流动？循环神经网络RNN比较直观，它与有限状态机

2 年前

用于具有空间关系的数据，例如图像。在内核上滑动卷积的卷积操作提取与任务相关的功能。递归神经网络（RNN）：递归神经网络，尤其是LSTM，用于处理顺序数据。时间序列数据（例如，股票市场数据，语音

3 年前

在此基础上，使用自注意力机制来辨别复杂的单词关系。这种协同作用使大模型能够通过对语言语义和结构的细致理解来解释和生成文本。 Transformers之所以比RNN有“优势”，是因为通过注意力，它能够做

2 个月前

？！）：迭代微调、PPO、拒绝采样和幽灵注意力就是您所需要的*（*此外，27,540 个 SFT 注释和超过 100 万个二进制比较偏好数据）：您需要通过 RNN 进行推理期间的线性注意力

3 个月前

《Attention Is All You Need》中首次提出。 Transformer变换器与传统的递归神经网络（RNN）不同，它们不需要连续的数据。这使得它们很适合像机器翻译这样的任务，在这种情况下

1 年前

3是一些众所周知的Transformers模型的示例。在创建Transformer之前，递归神经网络（RNN）是顺序分析文本数据以进行预测的最有效方法，但是这种方法很难可靠地利用长期依赖关系,例如

3 年前

（RNN）和递归神经网络。一份研究文件名称为“最新趋势深度学习基于自然语言处理”中指出：优化深学习技术的功能有：命名实体识别、语义角色标注、情感分类、机器翻译、情景嵌入和对话系统NLP模型。 NLP中

3 年前

学习通常可以互换使用。每类模型的特定体系结构都具有特殊功能的神经网络的变体： CNNS：卷积神经网络-用于图像 RNN：递归神经网络-用于文本之类的东西，其中输入顺序（单词或字符）很重要

3 年前

登录