LSTM

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Long Short Term 網(wǎng)絡(luò)—— 一般就叫做 LSTM ——是一種 RNN 特殊的類型，可以學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber （1997）提出，被Alex Graves進(jìn)行了改良和推廣。

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LSTM簡(jiǎn)介

　　Long Short Term 網(wǎng)絡(luò)—— 一般就叫做 LSTM ——是一種 RNN 特殊的類型，可以學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber （1997）提出，被Alex Graves進(jìn)行了改良和推廣。在很多問(wèn)題，LSTM 都取得相當(dāng)巨大的成功，并得到了廣泛的使用。

　　LSTM 通過(guò)刻意的設(shè)計(jì)來(lái)避免長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。記住長(zhǎng)期的信息在實(shí)踐中是 LSTM 的默認(rèn)行為，而非需要付出很大代價(jià)才能獲得的能力！

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RNN與LSTM模型的比較分析

RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）與LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域都具有處理序列數(shù)據(jù)的能力，但它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)、功能和應(yīng)用上

2024-11-15 標(biāo)簽：模型 rnn LSTM 649 0
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法的比較

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在各個(gè)領(lǐng)域中扮演著越來(lái)越重要的角色。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為一種特殊的循環(huán)

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機(jī)器學(xué)習(xí) LSTM 870 0
深度學(xué)習(xí)框架中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。與傳統(tǒng)的RNN相比，LSTM通過(guò)引入

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) LSTM 426 0
基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情感分析方法

情感分析是自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)，旨在識(shí)別和提取文本中的主觀信息，如情感傾向、情感強(qiáng)度等。隨著深度學(xué)習(xí)

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自然語(yǔ)言處理 LSTM 579 0
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用

長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系。雖然LSTM最初是為處理序列數(shù)

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像處理像素 538 0
如何使用Python構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

構(gòu)建一個(gè)LSTM（長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的過(guò)程。以下是使用Python和Keras庫(kù)構(gòu)建LSTM模型

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型 python 473 0
如何優(yōu)化LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能

LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系，因此在序列數(shù)據(jù)處理中非常有效。然而，LSTM網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)處理模型 846 0
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法

LSTM（Long Short-Term Memory，長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法是一個(gè)關(guān)鍵步驟，它直接影響

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù) 自然語(yǔ)言處理 729 0
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制

LSTM（Long Short-Term Memory，長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），設(shè)計(jì)用于

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù) LSTM 478 0
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用實(shí)例

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語(yǔ)言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，特別是長(zhǎng)短期記憶（L

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 語(yǔ)音識(shí)別人工智能 662 0

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2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)LSTM 870 0

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長(zhǎng)短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。與傳統(tǒng)的RNN相比，LSTM通過(guò)引入門控機(jī)制來(lái)解決梯度消失和梯度爆炸...

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2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)LSTM 478 0

LSTM模型的基本組成

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory, LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，它在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)能夠捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系...

2024-07-10 標(biāo)簽：模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 1430 0

什么是RNN （循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）？

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，它使用過(guò)去的信息來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)處理當(dāng)前和將來(lái)輸入的性能。RNN 的獨(dú)特之處在于該網(wǎng)絡(luò)包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。

2024-02-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)rnn 4104 0

精選 25 個(gè) RNN 問(wèn)題

本文來(lái)源：MomodelAI循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中節(jié)點(diǎn)之間的連接可以創(chuàng)建一個(gè)循環(huán)，允許某些節(jié)點(diǎn)的輸出影響對(duì)相同節(jié)點(diǎn)的后續(xù)輸入。涉及序列的任...

2023-12-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn LSTM 657 0

深入研究六種最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

相似度算法用于衡量成對(duì)的記錄、節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)點(diǎn)或文本之間的相似度。這些算法可以基于兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離（例如歐氏距離）或基于文本的相似性（例如 Levens...

2023-11-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 PCA 785 0

chatGPT的175Billion個(gè)參數(shù)是哪兒來(lái)的

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2023-11-01 標(biāo)簽：LSTM ChatGPT LLM 1194 0

Transformer結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用詳解

本文首先詳細(xì)介紹Transformer的基本結(jié)構(gòu)，然后再通過(guò)GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名應(yīng)用工作的介紹...

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通過(guò)X2V通信，現(xiàn)在可以在不處于特定物理范圍或使用預(yù)先安裝的硬件的情況下侵入車輛

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天宮二號(hào)為中國(guó)載人航天工程發(fā)射第二個(gè)目標(biāo)飛行器，是中國(guó)首個(gè)具備補(bǔ)加功能的載人航天科學(xué)實(shí)驗(yàn)空間實(shí)驗(yàn)室。
星宸科技

星宸科技

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　星宸科技（ SigmaStar ）成立于2017年，團(tuán)隊(duì)源自MStar。專注于視頻監(jiān)控芯片領(lǐng)域，產(chǎn)品覆蓋IP Cam、USBCam、NVR、DVR、車載電子、運(yùn)動(dòng)相機(jī)、智能家居等。
dynamiq

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dnn

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硬件架構(gòu)

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AI算力

AI算力

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算力是人工智能三要素之一，已成為人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。算力，就是計(jì)算能力，算力的大小代表著對(duì)數(shù)字化信息處理能力的強(qiáng)弱。從原始社會(huì)的手動(dòng)式計(jì)算到古代的機(jī)械式計(jì)算、近現(xiàn)代的電子計(jì)算，再到現(xiàn)在的數(shù)字計(jì)算，算力指代了人類對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力，也集中代表了人類智慧的發(fā)展水平。
語(yǔ)音助理

語(yǔ)音助理

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語(yǔ)音助理（Speaktoit Assistant）是一款可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流溝通的語(yǔ)音助理軟件。通過(guò)智能對(duì)話與即時(shí)問(wèn)答的智能交互，實(shí)現(xiàn)幫助用戶解決問(wèn)題，其主要是幫忙用戶解決生活類問(wèn)題。
AI加速器

AI加速器

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　　AI加速器是一類專門的硬件加速器或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)旨在加速人工智能的應(yīng)用。　　基于FPGA的方案具有更短的開(kāi)發(fā)周期和靈活的可編程性，同時(shí)具備較高的計(jì)算并行度和相對(duì)適中的功耗;而ASIC的開(kāi)發(fā)需要付出高昂的開(kāi)發(fā)時(shí)間和人力物力成本，可以最大程度地實(shí)現(xiàn)滿足性能和功耗需求的定制化AI加速器。
云棲大會(huì)

云棲大會(huì)

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機(jī)器智能

機(jī)器智能

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機(jī)器智能指能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)（anthropomorphic tasks）的機(jī)器，具備形形色色的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器。
基因編輯

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neuralink

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無(wú)人船

無(wú)人船

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智能投影

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圖靈測(cè)試

圖靈測(cè)試

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昇騰

昇騰

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昇騰是華為用在人工智能計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)產(chǎn)品系列，包括了推理和訓(xùn)練。華為昇騰產(chǎn)品線分為兩部分，一部分是邊緣側(cè)，一部分是數(shù)據(jù)中心側(cè)。
吳恩達(dá)

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SigmaStar

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　星宸科技（ SigmaStar ）成立于2017年，團(tuán)隊(duì)源自MStar。專注于視頻監(jiān)控芯片領(lǐng)域，產(chǎn)品覆蓋IP Cam、USBCam、NVR、DVR、車載電子、運(yùn)動(dòng)相機(jī)、智能家居等。
鎖屏

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