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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(lèi)型，可以學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴(lài)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)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），因其在處理序...
2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)LSTM 997 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(lài)信息。與傳統(tǒng)的RNN相比，LSTM通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制來(lái)解決梯度消失和梯度爆炸...
2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)LSTM 462 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)用于解決長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題，特別是在處理時(shí)...
2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)LSTM 563 0
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(lài)關(guān)系...
2024-07-10 標(biāo)簽：模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 1547 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 4171 0
本文來(lái)源：MomodelAI循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類(lèi)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)rnnLSTM 670 0
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 805 0
chatGPT的175Billion個(gè)參數(shù)是哪兒來(lái)的
最近大語(yǔ)言模型模型LLM很火，大家總是說(shuō)chatgpt的175Billion參數(shù)。做算法的人更關(guān)心網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，而我這種做硬件的人一直很好奇這個(gè)參數(shù)是怎么計(jì)算的。
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...
2023-06-08 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru 2113 0
基礎(chǔ)設(shè)施到車(chē)輛(I2V)信息在自動(dòng)駕駛中的作用
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(chē)輛
2023-01-31 標(biāo)簽：傳感器卡爾曼濾波器自動(dòng)駕駛汽車(chē) 1546 0
Python中LSTM回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)
這個(gè)問(wèn)題是國(guó)際航空乘客預(yù)測(cè)問(wèn)題， 數(shù)據(jù)是1949年1月到1960年12月國(guó)際航空公司每個(gè)月的乘客數(shù)量（單位：千人），共有12年144個(gè)月的數(shù)據(jù)。
2023-01-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pythonLSTM 1314 0
深度學(xué)習(xí)——如何用LSTM進(jìn)行文本分類(lèi)
簡(jiǎn)介 主要內(nèi)容包括 如何將文本處理為T(mén)ensorflow LSTM的輸入 如何定義LSTM 用訓(xùn)練好的LSTM進(jìn)行文本分類(lèi) 代碼 導(dǎo)入相關(guān)庫(kù) #codi...
2022-10-21 標(biāo)簽：LSTM 1660 0
多目標(biāo)跟蹤在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要性
目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中非常重要的任務(wù)之一。它剛好在目標(biāo)檢測(cè)之后出現(xiàn)。為了完成目標(biāo)跟蹤任務(wù)，首先需要將目標(biāo)定位在一幀中。
2022-10-12 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)駕駛LSTM 1691 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)對(duì)故障電池檢測(cè)方法深度分析
本文主要以鋰電池組為研究對(duì)象，通過(guò)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)等科學(xué)方法對(duì)鋰電池的故障信號(hào)進(jìn)行相關(guān)的檢測(cè)與研究。對(duì)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)、規(guī)模、計(jì)算...
2022-10-01 標(biāo)簽：鋰電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電池 1362 0
JMEE利用句法樹(shù)以及GCN來(lái)建模多事件之間的關(guān)聯(lián)
今天要跟大家分享的是發(fā)表在EMNLP的一篇事件抽取的工作JMEE。JMEE針對(duì)的是多事件觸發(fā)詞及角色聯(lián)合抽取問(wèn)題，其中多事件是指在待處理的同一文本范圍內(nèi)...
2022-07-21 標(biāo)簽：圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCNLSTM 1654 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，他能夠處理序列變化的數(shù)...
2022-03-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 1918 0
針對(duì)LSTM實(shí)現(xiàn)硬件加速的稀疏化案例分析
本文介紹稀疏LSTM的硬件架構(gòu)，一種是細(xì)粒度稀疏化，權(quán)重參數(shù)分布隨機(jī)，另外一種是bank-balance稀疏化。 1. 文章結(jié)構(gòu) Long-short ...
基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運(yùn)動(dòng)分析的駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
本節(jié)將更詳細(xì)地介紹實(shí)驗(yàn)中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗(yàn)證LSTM預(yù)測(cè)結(jié)果提供有力的證據(jù)。
2020-03-25 標(biāo)簽：監(jiān)測(cè)系統(tǒng)PPG機(jī)器學(xué)習(xí) 1503 0
關(guān)于RNN和LSTM基礎(chǔ)知識(shí)了解
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）被提出用來(lái)處理80年代的輸入序列時(shí)間信息。1993年，神經(jīng)歷史壓縮器系統(tǒng)解決了“非常深度學(xué)習(xí)”任務(wù)，該任務(wù)需要及時(shí)展開(kāi)RNN中的1...
2020-03-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 6875 0
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