rnn

ops-nn 算子库中的数据布局与混合精度策略：卷积、矩阵乘法与 RNN 的优化实践CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann ops-nn 仓库链接： https://gitcode.com/cann/ops-nn

爱打代码的小林

循环网络RNN--评论内容情感分析基于微博语料库构建中文字表，通过统计字频筛选有效字符，为每个字符分配唯一索引，并加入未知字符<UNK>和填充字符<PAD>，最终将词表保存为 pickle 文件

Network_Engineer

从零手写RNN&BiRNN：从原理到双向实现在学习深度学习框架时，调用API往往只是一行代码，但理解其内部计算原理才能真正掌握模型。本文将从头实现RNN（循环神经网络）的前向传播，包括单向和双向版本，并与PyTorch官方实现进行对比验证。

使用 PyTorch RNN 识别手写数字循环神经网络（RNN）通常被视为处理序列数据的利器，如自然语言处理或时间序列预测。但你是否想过，RNN 也能胜任图像分类任务？本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个基于 LSTM 的模型来处理经典的 MNIST 手写数字识别任务，灵感来源于 TensorFlow Keras 的官方 RNN 示例。

一招定胜负

从RNN到LSTM：循环神经网络的进化之路目录一、RNN：让神经网络拥有“短期记忆”的初代方案1. 核心设计：隐藏状态（短期记忆载体）2. 关键优势：参数共享（轻量化核心）

RNN系列模型演进及其解决的问题以下按模型演进顺序梳理，从基础RNN到前沿预训练模型，每个模型/模型组只聚焦最核心的待解痛点（抛弃冗余细节，直击设计初衷），同时标注痛点来源（前序模型缺陷/场景新需求），让你一眼看懂每类模型的诞生意义：

翱翔的苍鹰

法律问答机器人”技术方案”的实现当然可以！以下是一套**开源、可商用、零法律风险**的“法律问答机器人”技术方案，包含：- ✅ **模型**：使用 **Baichuan2-7B/13B**（官方明确允许免费商用，仅需邮件申请） - ✅ **RAG 框架**：基于 `LangChain` + `Chroma` + `bge-reranker` - ✅ **幻觉校验模块**：法条存在性检查 + 敏感词过滤 + 置信度控制 - ✅ **数据源**：使用**国家法律法规数据库公开数据**（无版权风险） - ✅ **许可证**：所有组件均为 MI

All The Way North-

彻底掌握 RNN（实战）：PyTorch API 详解、多层RNN、参数解析与输入机制本篇文章紧接着上一篇RNN理论篇：万字长文 · 彻底掌握RNN：原理、隐藏状态、矩阵变换、底层公式、单/Batch 样本处理、计算示例等深度解析

LSTM详细介绍（基于股票收盘价预测场景）本文围绕「股票收盘价时序预测」场景（输入：10天股票收盘价数据，输出：第11天股票收盘价数据，训练集1000行原始数据），详细讲解LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的核心原理、内部结构、逐步骤运算逻辑（含输入输出矩阵维度）、训练过程（正向传播+反向传播），全程结合实战场景拆解，避免抽象，方便后续回顾查阅。

【FPGA深度学习加速】RNN与LSTM硬件加速完全指南：从算法原理到硬件实现本文是FPGA深度学习加速系列的重要篇章，深入讲解如何在FPGA上实现高效的RNN与LSTM加速器。无论你是初学者还是有一定基础的工程师，都能从本文中获得实用的知识和经验。

双向RNN，深层RNN（吴恩达深度学习笔记）目录1.双向RNN（BRNN）（1）简介（2）例子（3）缺点2.深层RNN（DRNN）回顾命名实体识别的例子，在判断第三个单词Teddy是不是人名的一部分时，我们只看了前三个单词，除了这些信息我们还需要更多的信息。因为根据前3个单词无法判断他们说的是Teddy熊，还是前美国总统Teddy Roosevelt。

人工智能之核心技术深度学习第四章循环神经网络（RNN）与序列模型第四章循环神经网络（RNN）与序列模型如果说 CNN 是处理空间结构（如图像）的利器，那么 RNN（Recurrent Neural Network）就是专为时间序列/顺序数据设计的深度学习模型。它在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等领域扮演着核心角色。

【DL】循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一种常用的神经网络结构，它源自于1982年由Saratha Sathasivam提出的霍普菲尔德网络。1986年，Elman等人正式提出了用于处理序列数据的循环神经网络。如同卷积神经网络是专门用于处理二维数据信息（如图像）的神经网络，循环神经网络是专用于处理序列信息的神经网络。它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的。与DNN,CNN不同的是：它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种“记忆”

基于卷积、循环神经网络身份证识别应用实验目录一、实验目的二、实验内容三、实验方法四、算法特色五、实验结果及分析模型训练结果：在iddemo1.py的训练过程中，每个周期结束后会输出该周期的训练损失、训练准确率和测试准确率，每五轮还会输出各位置的准确率。典型的输出格式：

PyTorch实战：用RNN从零开始实现周杰伦歌词生成窗外的麻雀在电线杆上多嘴你说这一句很有夏天的感觉周杰伦的歌词以其独特的意象和韵律，成为了一代人的青春记忆。你是否想过，有一天 AI 也能像“方文山”一样，写出充满“杰伦风”的歌词？

翱翔的苍鹰

完整的“RNN + jieba 中文情感分析”项目之一：添加 API 接口（FastAPI）和支持批量分析下面为你完整升级之前的系统，新增：✅ FastAPI RESTful API 接口（支持单条 + 批量分析） ✅ 与 Gradio 共存（Web UI + API 双模式） ✅ Docker 一键部署（含 API 和 Web） ✅ 性能优化：ONNX + 异步批处理

AI大模型-深度学习-循环神经网络RNN-编码器和解码器为避免一学就会、一用就废，这里做下笔记本文内容紧承前文-循环神经网络RNN，欲渐进，请循序编码器-解码器是一种用于处理序列到序列转换的神经网络架构。它将一个领域的数据（如文本、图像）编码为中间表示，再解码为另一个领域的数据。

ppo导航依赖第一步，那是rnn好还是transformer这是一个非常实际且关键的问题！ “导航任务高度依赖第一步（初始决策），那用 RNN 好还是 Transformer 好？”

翱翔的苍鹰

完整的“RNN + jieba 中文情感分析”项目之一：终极版现在我们将系统全面升级为超大规模、高可用、自愈型 AI 推理平台，新增以下企业级能力：✅ Triton Inference Server 分布式推理（支持模型 ensemble + 动态批处理） ✅ Sentry 错误追踪（实时捕获异常 + 性能问题） ✅ 自动模型回滚（基于 A/B 测试指标 + 健康检查） ✅ 服务网格集成（Istio 流量管理）

基于双向RNN网络的中文文本预测模型目录一、项目背景与数据准备1.1 数据来源与结构1.2 环境依赖二、数据预处理2.1 文本提取与分割2.2 构建中文分词器