Recurrent Neural Networks（RNNs） 的模型： 上图中红色部分是输入向量。文本、单词、数据都是输入，在网络里都以向量的形式进行表示。 绿色部分是隐藏向量。是加工处理过程。 蓝色部分是输出向量。 python代码表示如下： rnn = RNN()y = rnn.step(x) # x为输入向量，y为输出向量 RNNs神经网络由神经元组成， python

AI大模型学习 方向一：AI大模型学习的理论基础 模型和应用的多样化：随着研究的深入，深度学习领域出现了多种创新的模型架构： 卷积神经网络（CNNs）专门针对图像处理任务进行了优化，通过模拟生物视觉系统的工作原理，极大地提高了图像识别和分类的准确度。循环神经网络（RNNs）和它们的改进版本，如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs），则专门用于处理序列数据，如文本和时间序列

文献阅读：Transformers are Multi-State RNNs 1. 内容简介2. 方法介绍 1. 基础回顾 1. RNN2. Transformer 2. Transformer解构 1. MSRNN2. Transformer 3. TOVA 1. 现有转换策略2. TOVA 3. 实验考察 & 结论 1. 实验设计2. 实验结果 1. LM2. 长文本理解3. 文本生成 3.

Sigmoid型函数的梯度消失问题 基础知识 s i g m o i d sigmoid sigmoid 是一种函数类型，具有函数图形为S型曲线，单增，反函数也单增，而且输出值范围为（0,1）等特点，但其一般被默认为是 l o g i s t i c logistic logistic 函数： S ( x ) = 1 1 + exp ⁡ ( − x ) S(x) = \frac{1}{1

揭秘Transformer的无限可能，Meta研究发现Transformer其实是多状态RNN 引言：重新定义Transformer的视角 在自然语言处理（NLP）的领域，Transformer架构自2017年提出以来，已经成为了一种主流的模型，它在多种任务中取得了前所未有的成功。与此同时，循环神经网络（RNN）这一曾经的主流架构逐渐被边缘化。然而，本文的研究提出了一个颠覆性的观点：即使Tra

1.RNN Encoder-Decoder       所谓的Sequence2Sequence主要是泛指一些Sequence到Sequence的映射问题，Sequence在这里可以理解为一个字符串序列 / 图像序列（视频），当我们在给定一个字符串序列后，希望得到与之对应的字符串序列（如 翻译、如语义对应的）时，这个任务就可以称为Sequence2Sequence了。        在现在的深

题目：Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences 期刊会议：Neural Networks 2020（CCF B） 摘要   记录无框架棘波事件的神经形态数据因其时空信息成分和事件驱动的处理方式而受到广泛关注。脉冲神经网络(SNNs)代表了一族用于神经形态计算

实验代码github:https://github.com/teganmaharaj/zoneout 摘要 我们提出了zoneout，这是一种用于正则化RNN的新方法。 在每个时刻，zoneout随机地令某些隐藏单元保持其上一时刻的值。像dropout一样，zoneout使用随机噪声来训练伪集合，从而改善泛化。并且，通过保留而不是丢弃隐藏单元，梯度信息和状态信息更容易通过时间传播，如在前馈随机

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