循环神经网络

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Python----循环神经网络（Transformer ----注意力机制）场景引入：在购物时，通常会根据自身的尺寸，比如腰围和胸围，来对照商家提供的尺码对照表。在下面的例子中，最左侧的腰围代表我们的个人尺寸（query），而右侧的两列则是商家提供的对照表（key、value）。

基于双层注意力重加权 LSTM 的中文长文本谣言检测模型虚假信息在社交媒体上传播迅速，会对公众的行为及对社会事件的反应产生负面影响。长文本假新闻由于信息复杂，难以全面识别，现有的检测方法存在不足。针对上述现象，本文提出一种基于双层注意力重加权的长文本谣言检测模型。模型采用双层双向 LSTM 架构，通过第一层 LSTM 提取基础语义特征并结合 Tanh 非线性变换与线性层计算词级注意力权重定位关键区域；第二层 LSTM 以 Sigmoid 门控网络生成的动态特征权重与第一层注意力权重重加权后的特征为输入，进一步强化深层语义关联；最终拼接两层注意力的全局池化特征，

循环神经网络(RNN)：从理论到翻译循环神经网络（RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络，如时间序列、自然语言或语音。与传统的全连接神经网络不同，RNN具有"记忆"功能，通过循环传递信息，使其特别适合需要考虑上下文或顺序的任务。它出现在Transformer之前，广泛应用于文本生成、语音识别和时间序列预测（如股价预测）等领域。

循环神经网络(RNN)模型循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门设计用于处理序列数据（如文本、语音、时间序列等）的神经网络模型。其核心思想是通过引入时间上的循环连接，使网络能够保留历史信息并影响当前输出。

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神经网络知识点整理机器学习流程数据获取：收集结构化或非结构化数据（如CIFAR-10数据集，含5万张32x32训练图像、10类标签）。

幻风_huanfeng

每天五分钟玩转深度学习PyTorch:基于pytorch搭建LSTM和GRU模型前面我们学习了使用pytorch搭建RNN，本文我们学习如何使用pytorch搭建LSTM和GRU模型，我们来看一下，它们两个和LSTM和GRU有什么不同。

橙子小哥的代码世界

【深度学习】循环神经网络案例讲解-基于 PyTorch 的中文歌词生成——RNN，LSTM,GRU 从数据预处理到预测全流程详解本文将向大家展示如何使用 PyTorch 中的 RNN（循环神经网络）来构建一个简单的中文歌词生成任务。本项目以周杰伦的歌词为语料，经过分词、构建词表、数据集处理后，训练一个 RNN 模型，再通过预测函数生成新歌词。整个流程清晰明了，非常适合想要深入了解基于循环神经网络文本生成任务的同学学习和实践。

Python数据分析案例70——基于神经网络的时间序列预测(滞后性的效果，预测中存在的问题)这篇文章可以说是基于现代的一些神经网络的方法去做时间序列预测的一个介绍科普，也可以说是一个各种模型对比的案例，但也会谈一谈自己做了这么久关于神经网络的时间序列预测的论文，其中一些常见的模式及它们存在的问题以及效果，还有在实际生产中去运用究竟会有什么问题？

胖哥真不错

Python基于TensorFlow实现循环神经网络GRU分类模型(GRU分类算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

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Python基于TensorFlow实现循环神经网络GRU回归模型(GRU回归算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

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国内外大模型汇总（包括科大星火、文心一言、通义千问、智普清言、华为大模型）国内外大模型汇总1. 科大讯飞星火认知大模型主要特点：多语言能力：以中文为核心，同时支持多语言处理，能够进行跨语种的语言理解和生成。

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国内外大模型汇总：Open AI大模型、Google大模型、Microsoft大模型、文心一言大模型、通义千问大模型、字节豆包大模型、智普清言大模型Open AI大模型特点：多模态能力：如GPT-4o，能接受文本、音频、图像作为组合输入，并生成任意形式的输出。

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大模型现状详细介绍大模型现状、技术、问题、未来发展、大模型技术目前正处于蓬勃发展的黄金时期，其强大的生成与推理能力已经引起了广泛关注，并在众多行业如金融、教育、医疗等得到了广泛应用。这些大模型通过深度学习技术，能够处理海量数据并生成高质量的内容，极大地提升了服务效率和用户体验。然而，随着大模型的普及和应用，也面临着算力资源不足、数据获取与保护难题、技术挑战与伦理争议等问题。同时，政策监管的加强也对大模型的发展提出了更高要求。因此，未来大模型的发展需要在技术创新、数据安全、伦理规范和政策引导等多个方面共同努力，以实现更加健康

05 循环神经网络目录1. 基本概念2. 简单循环网络2.1 简单循环网络2.2 长程依赖问题3. 循环神经网络的模式与参数学习

深度学习：基于TensorFlow、Keras，使用长短期记忆神经网络模型(LSTM)对Microsoft股票进行预测分析前言系列专栏：机器学习：高级应用与实践【项目实战100+】【2024】✨︎ 在本专栏中不仅包含一些适合初学者的最新机器学习项目，每个项目都处理一组不同的问题，包括监督和无监督学习、分类、回归和聚类，而且涉及创建深度学习模型、处理非结构化数据以及指导复杂的模型，如卷积神经网络、门控循环单元、大型语言模型和强化学习模型

李沐54_循环神经网络RNN——自学笔记使用潜变量ht总结过去信息。1.衡量一个语言模型的好坏可以用平均交叉熵2.历史原因NLP使用困惑度exp(Π)来衡量，是平均每次可能选项

计算机徐师兄

Python基于循环神经网络的情感分类系统设计与实现，附源码博主介绍：✌IT徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝15W+、csdn博客专家、掘金/华为云//InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

深度学习之循环神经网络卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.

博士僧小星

人工智能|机器学习——循环神经网络的简洁实现如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从读取时光机器数据集开始。