LSTM(Long Short-Term Memory)一般用来处理时间序列数据。它是一种特殊的递归神经网络(RNN)变种,被设计用于克服标准RNN的长期依赖问题,使得模型能够记住长期的历史信息。LSTM通过特殊的单元(称为LSTM单元)来解决标准RNN在长序列训练中遇到的梯度消失或爆炸问题。 LSTM能够处理各种时间序列数据,包括长短期的依赖关系,因此...
iic/nlp_lstm_named-entity-recognition_chinese-social_media named-entity-recognition 0.02 v1.0.0 iic/nlp_seqgpt-560m text-generation 1.06 v1.0.1 iic/nlp_palm2.0_text-generation_chinese-large text-generation 2.34 v1.1.0 iic/nlp_raner_named-entity-recognition_english-large-ecom na...
本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。
LSTM 长期记忆网络 1 Representing the input sentence 输入句子的表示 1.1 Sets and Tokenization 集和标记 Transformer革命始于一个简单的问题: Why don’t we feed the entire input sequence? 为什么我们不输入整个输入序列? 隐藏状态之间没有依赖关系! Tokenization的过程如下,这是将输入到模型前的三步骤之首。显...
在深度学习中,什么是“长短期记忆网络”(LSTM)?() A.一种前馈神经网络 B.一种卷积神经网络 C.一种递归神经网络 D.一种生成对抗网络 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在深度学习中,什么是“早停法”?() A.数据的线性变换 B.数据的非线性变换 C.模型的评价指标 ...
2. 解释什么是卷积神经网络(CNN),并举例说明其在图像识别领域的应用。 3. 简述循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)的区别,并说明LSTM在处理长序列数据时的优势。 4. 解释什么是生成对抗网络(GAN),并举例说明其在图像生成、图像修复等领域的应用。 5. 简述强化学习的基本概念,并举例说明其在智能决策、自动...
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答案：C 解析：自然语言处理是专门用于处理自然语言的技术，它包括文本分类、情感分析、机器翻译等多种任务。计算机视觉主要处理图像和视频，语音识别用于将语音转换为文本，机器学习是人工智能的一个基础领域，包含多种学习算法。3.人工智能中的深度学习是基于什么模型发展起来的？A.神经元模型 B.贝叶斯模型 C.决策树...
LSTM通过什么方式缓解梯度消失问题?答案: A、增加网络深度B、使用门控机制C、引入正则化D、减小学习率正确答案:使用门控机制 点击查看答案 手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 “O”型腿畸形常发生于() 答案: A、脊髓灰质炎B、急性脊髓炎C、下肢静脉曲张症D、佝偻病E、结核病正确答案:佝偻病 点击查看答案...
预警系统整合气象站、排水管网流量计及地形数据,通过机器学习模型(如LSTM)模拟水流路径。例如厦门市在台风季实时发布“积水热力图”,标注风险路段;伦敦Thames Flood Barrier根据上游气象站数据预判潮位,提前关闭闸门。该系统可将应急响应时间缩短至15分钟,减少经济损失40%以上。