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RSS订阅原创 循环神经网络（二） - LSTM
本文通过烹饪类比解释了雅克比矩阵的概念，并详细阐述了LSTM的工作原理。首先以面粉和糖制作饼干为例，说明雅克比矩阵如何描述输入变量微小变化对输出的影响。接着通过阅读侦探小说的生动比喻，阐释了LSTM的三个门控机制（输入门、遗忘门、输出门）如何协同工作来管理长期记忆。然后以"抗战胜利80周年..."句子为例，详细演示了LSTM前向传播的计算过程，包括权重初始化、门控计算和状态更新。最后给出了PyTorch实现LSTM的代码示例，并指出LSTM的反向传播过程将在后续文章中讲解。全文通过生活化
2025-09-04 17:16:52
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原创 循环神经网络（一） - RNN是如何学习的？
摘要：本文以"我国自主研制的C919大型客机首飞成功"为例，详细演示了RNN模型的学习过程。首先对文本进行分词预处理，构建11个token的词表。然后定义词向量维度为4，设置RNN网络参数（包括权重矩阵和偏置项），并通过具体数值展示前两个时间步的计算过程：输入"我"时得到隐状态h1≈[0.4057,0.7351]，预测输出y1的概率分布；输入"国"时基于h1计算新的隐状态。整个过程完整展示了RNN如何通过时间步展开处理序列数据，并计算每一步的预测损
2025-09-02 15:20:57
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原创 神经网络(二) --- 前向传播
本文概述了神经网络前向传播过程：数据输入，通过输入层至隐藏层的权重与偏置参数，再经sigmoid激活函数处理，得到隐藏层输出，并作为下一层的输入。接着，隐藏层输出通过至输出层的权重与偏置参数，再经sigmoid激活函数，最终输出结果。详细步骤与计算，请参阅本文。
2024-04-08 21:52:12
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Recurrent Neural Networks: A Comprehensive Review of Architectu
2025-09-03
Java int float double 他们的运算原理是什么
2021-05-18
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