深度学习序列-阿里云

深度学习/花书:第十章(序列建模：循环和递归网络)

一：主要流程二：为什么需要序列模型？三：网络记忆能力在RNN出现前，一些具有记忆能力的网络：1）TDNN2）自回归模型四：循环神经网络五：循环神经网络的计算图六：序列模型解决的问题七：BPTT（随时间反向传播...

深度学习序列依赖问题

1 序列数据除了在空间上可能出现关联性外，也可能在时间上，比如一段语音、一段文字：所以面对这样在时间上有关联性的数据，神经网络该如何去识别和处理呢？我们以文字举例，假如这是某个视频的评论：在ASCII中，每一个字母都对应一个数字，而在自然语言中，我们一般把词...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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[深度学习入门]Python序列、切片、元组、字典及集合相关问题(二)

二、元组元组和列表类型，但属于不可变序列，元组一旦创建，用任何方法都不可以修改其元素。元组的定义方式和列表相同，但定义时所有元素是放在一对圆括号“（）”中，而不是方括号中。1、元组创建与删除使用“=”将一个元组赋值给变量使用tuple函数将其他序列转换为元组。使用del可以删除元...

[深度学习入门]Python序列、切片、元组、字典及集合相关问题(一)

一、Python序列 Python中常见的序列结构有列表、元组、字符串、字典、集合以及range等对象，也支持很多类似的操作。列表、元组、字符串支持双向索引，第一个元素下标为0，第二个元素下标为1，以此类推；最后一个元素下标为-1，倒数第二个元素下标为-2，以此类推。列表是...

深度学习实战 numpy生成实数序列

在利用python在进行数据分析的时候，经常需要按照某种规则快速生成实数序列，尤其是在学习matplotlib绘图的时候，需要模拟生成数据，然后开始绘制。那么在python中有哪些方式生成实数序列呢？本文将为大家一一介绍。在numpy中有多种生成序列的函数，分别是arange、linspace、lo...

深度学习进阶篇7：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。

深度学习进阶篇[7]：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效，即长度二次依赖限制问题...

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换...

深度学习基础入门篇10：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用} 在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢？这里就用...

深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测1.交叉熵损失函数在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（cros...

深度学习教程 | Seq2Seq序列模型和注意力机制

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更新时间 2023-10-11 22:29:44

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