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文章 2023-09-21 来自：开发者社区

全面掌握胶囊网络：从基础理论到PyTorch实战

本文全面深入地探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。通过本文，读者不仅能够理解胶囊网络的基础概念和高级数学原理，还能掌握其在实际问题中的应用方法。关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项....

全面掌握胶囊网络：从基础理论到PyTorch实战
文章 2023-09-21 来自：开发者社区

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战2

Bi-RNN的结构Bi-RNN由两个独立的RNN层组成，一个正向层和一个反向层。这两个层分别处理输入序列的正向和反向版本。2.3.1 正向层处理输入序列从第一个元素到最后一个元素。2.3.2 反向层处理输入序列从最后一个元素到第一个元素。信息合并正向和反向层的隐藏状态通常通过连接或其他合并方式结合在一起，以形成最终的隐藏状态。Bi-RNN的实现示例以下代码展示了使用PyTorch构建Bi-RNN....

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战2
文章 2023-09-21 来自：开发者社区

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战1

在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿....

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战1

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