8.4 循环神经网络





小结

  • 对隐状态使用循环计算的神经网络称为循环神经网络(RNN)。

  • 循环神经网络的隐状态可以捕获直到当前时间步序列的历史信息。

  • 循环神经网络模型的参数数量不会随着时间步的增加而增加。

  • 我们可以使用循环神经网络创建字符级语言模型。

  • 我们可以使用困惑度来评价语言模型的质量。

相关推荐
无声旅者14 分钟前
AI 模型分类全解:特性与选择指南
人工智能·ai·ai大模型
Grassto28 分钟前
Cursor Rules 使用
人工智能
MYH51633 分钟前
深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例,结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
人工智能·深度学习
Lilith的AI学习日记40 分钟前
什么是预训练?深入解读大模型AI的“高考集训”
开发语言·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai编程
聚客AI1 小时前
PyTorch玩转CNN:卷积操作可视化+五大经典网络复现+分类项目
人工智能·pytorch·神经网络
程序员岳焱1 小时前
深度剖析:Spring AI 与 LangChain4j,谁才是 Java 程序员的 AI 开发利器?
java·人工智能·后端
Q同学1 小时前
TORL:工具集成强化学习,让大语言模型学会用代码解题
深度学习·神经网络·llm
柠檬味拥抱1 小时前
AI智能体在金融决策系统中的自主学习与行为建模方法探讨
人工智能
禺垣1 小时前
图神经网络(GNN)模型的基本原理
深度学习
智驱力人工智能1 小时前
智慧零售管理中的客流统计与属性分析
人工智能·算法·边缘计算·零售·智慧零售·聚众识别·人员计数