循环神经网络(RNN) 1. 序列 和通常的vanilla networks以及卷积神经网络不同(CNN),RNN模型不会要求约束输入和输出的长度,允许输入或输出一个向量序列。它的工作原理参见下图: one-to-one:vanilla networks的模式,不包含RNN模型,应用场景有:图片分类等 one-to-many:输出为序列,应用场景有:看图说话等
现有方法基于序列顺序建模受限于数据稀疏的问题,作者提出ARNN模型,设计建模顺序和过度规则,并基于Meta-path随机游走探索异构邻居,使用RNN建模序列,使用注意力机制异构邻居中的特征。 1.问题 下一个位置推荐是一项重要功能,因为它使用户能够展示更多有趣的位置并更好地计划行程。现有的方法主要集中于捕获用于模拟人类移动...
刚刚，一个由国人主导，总共27所大学、研究机构和公司组成的开源研究团队，联名发表重磅论文《RWKV：在Transformer的时代重新发明RNN》，受到学术界大量关注。RWKV就是论文中提出的新深度学习模型架构，以循环神经网络RNN为基础魔改而来。实际上RWKV模型的开源发布比论文要早不少，并且已经在开源社区和行业内产生不小影...
用RNN采样出来的分子分布接近于训练集的分布。 图1 不同模型从训练数据中生成的分子的惩罚LogP分数的分布 由此可见,语言模型比基于图的模型表现产生分子分布与训练分布更相近,基于图的JTVAE 和CGVAE倾向于生成高可合成性的分子。当作者观察惩罚logp超过6的区域,RNN模型都可以学习训练数据的长尾分布,而基于图的模型完全...
神经网络是深度学习的载体,而神经网络模型中,最经典非RNN模型所属,尽管它不完美,但它具有学习历史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架,还是注意力模型,以及自注意力模型,以及更加强大的Bert模型家族,都是站在RNN的肩上,不断演化、变强的。 这篇文章,阐述了RNN的方方面面,包括模型结构,优缺点,RNN模型的几种...
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种专门设计用于处理序列数据(如文本、语音、时间序列等)的神经网络模型。其核心思想是通过引入时间上的循环连接,使网络能够保留历史信息并影响当前输出。 二、模型原理 RNN的关键特点是隐藏状态的循环传递,即当前时刻的输出不仅依赖于当前输入,还依赖于之...
但RNN实际上可以用于处理时间序列数据。 1.2序列数据的表示(Representing sequences) 前面提到序列数据的order非常重要,因此需要找到一种办法,在机器学习模型中利用到这种顺序信息。 这里记序列数据为。这里的上标表明了实例之间的顺序。同时,序列的长度为。 对于时间序列数据,始于特定时间段的样本点。 下图显示了一个...
仅20M词元微调,Transformer秒切线性RNN 近日上海 AI Lab 联合华南理工大学、香港科技大学(广州)、南京大学和香港中文大学发布了他们的一项研究成果:Liger(狮虎兽),即Linearizing LLMs togatedrecurrent structures,这是一个能够高效地将预训练大语言模型架构转换为带有门控循环结构的线性模型的线性化技术。
从上图可以看出,在紫色方框圈出来的地方,模型多次预测会有一波涨幅,但紧跟着又立马预测股价要跌,对股票进行了抛售,错过了这两次大涨的机会;在黄色方框圈出的地方,模型两次在顶点做出了准确的预测,精准抛售,躲过两次大跌。 经过股票数据的验证,使用LSTM-RNN来对股票进行预测具有一定的可行性,但效果不佳(要是效果好的...
5.VL-Rethinker:利用 RL 强化视觉语言模型的慢思考 6.M1:基于 Mamba 的混合线性 RNN 推理模型 1.AI 让你更 emo?EmoAgent 助你心理更健康 由大语言模型(LLM)驱动的人工智能(AI)角色引发了安全问题,尤其是对有心理障碍的脆弱人类用户而言。 为了评估和减轻人机交互中的心理健康危害,来自普林斯顿大学和密歇根大学...