完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > rnn
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列(sequence)數(shù)據(jù)為輸入,在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸(recursion)且所有節(jié)點(diǎn)(循環(huán)單元)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recursive neural network)。
文章:76個(gè) 瀏覽:7251次 帖子:5個(gè)
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心,我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 標(biāo)簽:RGB過(guò)濾器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.6k 0
DMVST-Net如何巧妙處理復(fù)雜的交通問(wèn)題
在交通領(lǐng)域等需要構(gòu)建大型圖網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中,深度圖網(wǎng)絡(luò)似乎“舉步維艱”。
Transformers內(nèi)部運(yùn)作原理研究
為了理解每個(gè)組件的作用,讓我們通過(guò)訓(xùn)練Transformer解決翻譯問(wèn)題的過(guò)程,逐步了解Transformer的工作原理。我們將使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一個(gè)樣本,...
2024-01-30 標(biāo)簽:解碼器Transformer自然語(yǔ)言處理 3.9k 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法解析
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)現(xiàn)已成為國(guó)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家研究的重要對(duì)象之一。它是一種節(jié)點(diǎn)定向連接成環(huán)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最初由Jordan,Pineda.Willi...
2018-09-05 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.9k 0
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)原理和模型概述
RNN是最強(qiáng)大的模型之一,它使我們能夠開(kāi)發(fā)如分類、序列數(shù)據(jù)標(biāo)注、生成文本序列(例如預(yù)測(cè)下一輸入詞的SwiftKey keyboard應(yīng)用程序),以及將一...
2022-07-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能rnn 3.8k 1
在一篇隨附的論文(https://arxiv.org/pdf/1906.01083.pdf)中,F(xiàn)acebook 的研究人員指出,雖然 WaveNet ...
2019-07-18 標(biāo)簽:Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)rnn 3.7k 0
基于深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)的調(diào)優(yōu)方案
RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型,經(jīng)常被用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。RNN通過(guò)在時(shí)間上展開(kāi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將歷史信息傳遞到未來(lái),從而能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中...
2023-06-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)rnn 2.9k 0
簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中的Attention機(jī)制
Attention機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中得到了廣泛的應(yīng)用,本文通過(guò)公式及圖片詳細(xì)講解attention機(jī)制的計(jì)算過(guò)程及意義,首先從最早引入attention到...
2023-02-22 標(biāo)簽:機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí)rnn 2.4k 0
機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)中如何提高檢測(cè)圖像處理速度
機(jī)器視覺(jué)(Machine Vision)是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個(gè)重要分支,目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 ? 一般認(rèn)為機(jī)器視覺(jué)是通過(guò)光學(xué)裝置...
2022-10-18 標(biāo)簽:asic圖像處理機(jī)器視覺(jué) 2.3k 0
GRU模型實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練 智能決策更精準(zhǔn)
上一期文章帶大家認(rèn)識(shí)了一個(gè)名為GRU的新朋友, GRU本身自帶處理時(shí)序數(shù)據(jù)的屬性,特別擅長(zhǎng)對(duì)于時(shí)間序列的識(shí)別和檢測(cè)(例如音頻、傳感器信號(hào)等)。GRU其實(shí)...
2024-06-13 標(biāo)簽:Gru機(jī)器學(xué)習(xí)rnn 2.3k 0
三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在本文中,我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。
2023-05-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器深度學(xué)習(xí) 1.9k 0
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它可以處理序列數(shù)據(jù),具有記憶功能。RNN在許多領(lǐng)域...
2024-07-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型自然語(yǔ)言處理 1.8k 0
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種具有循環(huán)連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠處理序列數(shù)據(jù),并且具有記憶能力。與傳統(tǒng)的前饋...
2024-07-05 標(biāo)簽:音頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 1.7k 0
如何理解RNN與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在深入探討RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))與LSTM(Long Short-Term Memory,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)...
2024-07-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn 1.7k 0
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠處理序列數(shù)據(jù),并且能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的動(dòng)...
2024-07-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性自然語(yǔ)言 1.6k 0
基于不同數(shù)據(jù)模態(tài)的人類動(dòng)作識(shí)別綜述
RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機(jī)捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對(duì)象(物體)像素點(diǎn)移動(dòng)到下一幀的移動(dòng)量,由于通常是由 RGB 模態(tài)數(shù)據(jù)所進(jìn)一...
2022-10-13 標(biāo)簽:RGB圖像識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6k 0
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它能夠處理序列數(shù)據(jù),并對(duì)序列中的元素進(jìn)行建模。...
2024-07-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1.5k 0
基于 transformer 的編碼器-解碼器模型是 表征學(xué)習(xí) 和 模型架構(gòu) 這兩個(gè)領(lǐng)域多年研究成果的結(jié)晶。本文簡(jiǎn)要介紹了神經(jīng)編碼器-解碼器模型的歷史,...
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠處理序列數(shù)據(jù),具有記憶功能。RNN在自然語(yǔ)言...
2024-07-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自然語(yǔ)言處理 1.4k 0
換一批
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專題
| 電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
| BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
| 無(wú)刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
| 直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
| 步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺(jué) | 無(wú)人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
| 伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國(guó)民技術(shù) | Microchip |
| Arduino | BeagleBone | 樹(shù)莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
| 示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
| OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
| C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
| Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
| DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |