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结合RNN与Transformer双重优点，深度解析大语言模型RWKV本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课 RWKV 模型架构深度解析》，作者：Freedom123。

地里的小趴菜

LSTM理解目录一、LSTM的本质二、LSTM的原理三、LSTM的应用本文将从LSTM的本质、LSTM的原理、LSTM的应用三个方面，带您一文搞懂长短期记忆网络Long Short Term Memory | LSTM。

周末不下雨

深度之眼（二十九）——神经网络基础知识（四）-循环神经网络序列数据是常见的数据类型，前后数据通常具有关联性综合考虑序列数据的关联性如果句子里面的字数一多，那么计算量就会非常大。

66、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类基于长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类是一种常见的深度学习任务，适用于处理具有时间或序列关系的数据。下面是在Matlab中使用LSTM网络对序列数据进行分类的基本原理和流程：

使用RNN模型构建人名分类器短文本分类问题-

释放记忆的束缚：Transformer如何破解RNN的长期依赖难题在自然语言处理（NLP）领域，长期依赖问题一直是深度学习模型面临的一大挑战。传统的循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），虽然在处理序列数据时能够捕捉时间上的依赖关系，但它们在处理长距离依赖时效率并不高。Transformer模型的出现，以其独特的自注意力机制（Self-Attention），为解决这一问题提供了新的视角。本文将详细探讨Transformer如何解决RNN的长期依赖问题，并提供代码示例。

【RNN练习】LSTM-火灾温度预测输出：输出：检查数据集是否有空值输出：输出：输出：输出：输出：输出：在数据预测前，数据预处理极为关键，包含数据去重、去空值。在设置迭代次数时，可适量缩小迭代次数。

[深度学习]循环神经网络RNNRNN（Recurrent Neural Network，即循环神经网络）是一类用于处理序列数据的神经网络，广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等领域。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环结构，能够通过“记忆”前一时刻的信息来处理序列数据。

ChatGPT研究院

Transformer教程之循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在当今人工智能和深度学习的世界中，Transformer模型已经成为了主流。然而，回顾过去，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上也曾风靡一时。本文将详细讲解RNN和LSTM的原理、应用场景及其在深度学习领域中的重要性。

老饼讲解-BP神经网络

【趣谈】BP神经网络是如何演变出RNN神经网络的本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/有些朋友学习了BP神经网络，却认为RNN很遥远，或者有些朋友学了RNN，却不知它的意义，这两者差不多就是同一个东西，因此不妨来聊聊BP是如何演变出RNN的，以此加深对两者的了解。

机器学习——RNN、LSTM特点：输入层是层层相关联的，输入包括上一个隐藏层的输出h1和外界输入x2，然后融合一个张量，通过全连接得到h2，重复优点：结构简单，参数总量少，在短序列任务上性能好缺点：在长序列中效果不好，容易梯度提升或者爆炸

程序员学长 | 快速学会一个算法，RNN本文来源公众号“程序员学长”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：快速学会一个算法，RNN今天给大家分享一个超强的算法模型，RNN

长短期记忆网络（LSTM）：突破RNN梯度消失的困境循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）在处理序列数据时具有天然的优势，但它们在训练过程中常常遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以捕捉长期依赖关系。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为RNN的一种变体，成功地解决了这一难题。本文将详细探讨LSTM是如何有效应对RNN中的梯度消失问题，并分析其设计原理和工作机制。

循环神经网络——RNN在之前NLP基础章节-语言模型中我们介绍了 n n n 元语法，其中单词 x t x_t xt 在时间步 t t t 的条件概率仅取决于前面 n n n 个单词，若是想要将之前单词的影响也加入那么模型参数数量会指数级增长。但是可能之前的单词存在重要的信息是无法舍弃的，于是我们可以参考NLP基础-序列模型中提到隐变量模型。 h t = f ( x 1 , ⋯ , x t − 1 ) . h_t = f(x_1,\cdots,x_{t-1}). ht=f(x1,⋯,xt−1). 这样模型需要同时预测 x

机器学习之心

论文辅导 | 基于贝叶斯优化LSTM的锂电池健康状态评估方法在传统的 LSTM 神经网络中,超参数的取值对模型性能有很大影响,但人工调参很难得到最优解。因此,本文加入了 BO 来迭代出最优超参数。在利用LSTM 神经网络评估锂电池 SoH 的基础上,通过 BO来提高评估的精确度。

长短期记忆网络（LSTM）是如何解决RNN的梯度消失问题的？在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适合于处理序列数据的模型。然而，传统RNN在训练过程中常常遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了其在长序列数据上的应用。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为一种特殊类型的RNN，成功解决了这些问题。本文将详细探讨LSTM的工作原理及其如何解决梯度消失问题。

nlp基础-文本预处理及循环神经网络1 文本预处理及其作用定义：文本送给模型之前，提前要做的工作作用：指导模型超参数的选择、提升模型的评估指标

【机器学习300问】125、什么是双向循环神经网络（BRNN）？什么是深度循环神经网络（DRNN）？双向循环神经网络（Bidirectional Recurrenct Neural Network, BRNN）是在深度学习领域发展起来的一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它诞生的背景是为了解决传统RNN只能单向处理序列信息的缺点。

爱学习的时小糖

RNN循环卷积神经网络RNN （Recurrent Neural Network，RNN）循环卷积神经网络，用于处理序列数据。

基本循环神经网络(RNN)在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂的多。前馈神经网络可以看着是一个复杂的函数，每次输入都是独立的，即网络的输出只依赖于当前的输入。但是在很多现实任务中，网络的输入不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。比如一个有限状态自动机，其下一个时刻的状态（输出）不仅仅和当前输入相关，也和当前状态（上一个时刻的输出）相关。此外，前馈网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文