技术知识
基于序列的模型-扩展

基于序列的模型 
 :一、简单循环神经网络RNN 和一个普通神经网络相比,一个RNN神经网络单元的特点是会将上一个时间步的激活函数值传递给下一个时间步作为输入的一部分。激活函数(Activation Function),是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。

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基于序列的模型

序列模型是指输入或者输出中包含有序列(sequence)数据的模型。

序列数据是指有先后次序的一组数据,例如,语音数据、文本数据、视频数据等一系列具有连续关系的数据。

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向量距离与聚类

一、向量距离 在机器学习中通常用向量来表示每个样本,因此向量和样本之间存在一一对应的关系。 那么样本之间的差异 […]

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正则化

正则化(Regularization) 正则化,是在机器学习模型训练时采用的一种方法,其作用就是降低模型的复杂 […]

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机器学习之欠拟合与过拟合

前言: 我们经常会听到一个机器学习模型“欠拟合”或者“过拟合”的说法。这是什么意思呢? 先复习一下:机器学习的 […]

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卷积神经网络 – 图像处理常见的方法

这篇文章我们介绍机器学习中的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN […]

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神经网络 – 最常见的模型

神经网络 – 最常见的模型 神经网络可以用于处理更复杂的机器学习问题。例如机器视觉、语音识别等。它 […]

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机器学习之线性回归 – 最基础的模型

我们通过一个最基础的 线性回归 模型 ,来对 机器学习 获得一些初步认识。 问题: 根据多个特征值,得到一个预 […]

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如何判断IT专利的授权前景

专利作为IT企业保护技术创新、保持竞争优势的主要手段,重要性不言而喻。在此基础上,准确、合理地判断IT专利的授 […]

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避免不必要的限制 – IT专利实例分析

实务中往往会出现如下情况,专利申请人拿着IT领域的授权专利主张自己的合法权益时,因申请文件中存在不必要的限制, […]

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