神经网络 / 深度学习
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人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN ），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
G皮T
计算机科学与技术本科，计算机技术硕士，现任职于某互联网公司，担任测试开发工程师。优快云云原生领域优质创作者、博客专家。书籍《大数据测试开发工程师的第一本书》正在积极撰写中，敬请期待。微信公众号：大数据与AI实验室。《Java 百“练”成钢》连载中，欢迎关注！
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【深度学习】图解机器翻译模型：基于注意力机制的 Seq2Seq
Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）作为一种深度学习模型，在机器翻译、文本摘要、描述图像等任务中取得了诸多进展。谷歌翻译于 2016 年底开始在实际生产中使用该类模型。在 Sutskever et al., 2014 和 Cho et al., 2014 的两篇开创性论文中对这些模型进行了解释。然而，要充分理解模型并实践，一个跟一个的概念会让人望而却步，以视觉化的表达则更容易让人理解。原创 2023-02-11 23:10:24 · 1670 阅读 · 0 评论 -
【神经网络】图解LSTM和GRU
循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。因此，如果试图处理一段文字来做预测，RNN可能会从一开始就遗漏了重要信息。原创 2021-07-18 23:46:40 · 7814 阅读 · 1 评论 -
【神经网络】MP神经网络模型（附实例代码讲解）
我们希望损失函数最小，因此我们要加入b的值，然后开始逐一输入，以便获得的输出与真实值相同或接近。在MP神经元模型的情况下，我们只能有一个参数，因此我们可以使用蛮力搜索技术来计算b的值。考虑到我们具有n个特征，因此b的值必须在0到n的范围内。因为输入是离散值，所以b也是具有离散值。原创 2021-03-14 23:35:25 · 14844 阅读 · 1 评论