Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM

最新推荐文章于 2025-08-04 10:54:35 发布
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本文从前半部分深入浅出地解析了LSTM的工作原理，特别是对于梯度消失问题的探讨，并未采用传统的BPTT角度，而是从状态变化的角度进行了解释。此外，还对比了GRU网络的特点。
14、Global Web Coupling: Deriving Useful Information from the Web
ik67890123的博客
06-24 34
本博文介绍了Global Web Coupling这一技术，它通过识别跨网站的主题相关文档，帮助从网络中提取有价值的综合信息。文章探讨了Global Web Coupling的概念、重要性、工作机制、兼容性评估、实际应用、实施步骤、挑战与解决方案以及具体案例研究，展示了该技术在信息整合方面的强大能力与广泛应用前景。
(转)　Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM
a1424262219的博客
08-04 413
R2RT Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory networks (LSTMs), it was hard to look pa...
RNN 中学习长期依赖的三种机制
安小飞的博客
08-30 5629
【转自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34490114】 目前大约有三类机制解决长期依赖的学习问题，分别是门机制、跨尺度连接和特殊初始化（及其维持）。 【门机制】 代表作 LSTM: Long Short-Term Memory GRU: Gated Recurrent Unit Minimal Gated Unit，详见 [1603.09420] ...
LSTM初探
silence2015的专栏
08-06 1286
要说LSTM，那就得先从RNN说起，RNN是一种对序列型数据进行建模的工具，在语音识别，机器翻译等领域有很好的应用。LSTM可以说是RNN的改进版，简单来说，RNN对长距离序列处理时会出现梯度消失或者爆炸这种现象，使得训练不起来（注：梯度消失或者爆炸问题不光在RNN中出现，在其他神经网络中也有，比如在使用sigmoid的激活函数时就可能出现，只不过那边处理的方法可以是替换激活函数，比如为Relu）。
Deep Dive into Pytorch RNN/LSTM
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
04-21 1365
RNN/LSTM1.1.RNN与mRNN2.LSTM与mLSTM参考文献 1. 1.RNN与mRNN mRNN(Multiplicative Recurrent Neural Network)原论文见参考1，其改进在于： introduce a new RNN variant that uses multiplicative (or “gated”) connections which allow the current input character to determine the transiti
RNN-GRU-LSTM详解
weixin_41744192的博客
03-04 2541
RNN-GRU-LSTM详解
LSTM 三重门背后的故事
aliceyangxi1987的博客
09-22 783
LSTM 三重门背后的故事 在前面的文章中我们知道了基本的 RNN 很容易出现梯度消失的问题，并且列出了梯度消失的几个解决方案，其中包括 LSTM 模型，今天就来看看 LSTM 是怎样解决这个问题的。 本文知识点： LSTM 的结构 为什么 LSTM 要有三重门？ 如何将三道门相连？ LSTM 的前向计算 反向传播 LSTM 是如何解决梯度消失的 在文章的末尾会列出几个关于 LSTM 的面试...
From Demodulation to Decoding: Toward Complete LoRa PHY Understanding and Implementation
m0_64636251的博客
09-06 1327
From Demodulation to Decoding: Toward Complete LoRa PHY Understanding and Implementation，关于该论文的一些个人解读和技术理解
Depth-supervised NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free 深度监督NeRF：更少的视图和更快的自由训练
weixin_53765004的博客
04-13 674
一个潜在的原因是，标准的体绘制并没有强制场景的几何体由空白空间和不透明表面组成的约束。至关重要的是，SFM还产生稀疏的3D点，可以在训练期间用作“自由”深度监督：我们添加了一个损失，以鼓励射线的终止深度分布与给定的3D关键点相匹配，并包含深度不确定性。DS-NeRF可以提供更少的训练视图来渲染更好的图像然而训练速度还快2～3倍．此外，我们表明，我们的损失是兼容的其他最近提出的NeRF方法，表明深度是一个便宜的，容易消化的监督信号。然而，这样的模型产生的新的测试视图渲染差，基本上过拟合列车集。
7、Understanding Vector Geometry: Lengths, Angles, and Projections
tensor9flow的博客
08-04 31
This blog post explores the fundamentals of vector geometry, including concepts such as lengths, angles, and projections in inner product spaces. It covers key topics like norms induced by inner products, the Cauchy-Schwarz inequality, orthogonality, and o
OCaml与Yaml互转神器：ppx_deriving_yaml
资源摘要信息:"ppx_deriving_yaml:OCaml 类型到 Yaml 类型并再次返回" ppx_deriving_yaml 是一个专门为 OCaml（Objective Caml）编程语言设计的代码生成器（code generator），具体来说，它是一个 ppx 派生器（ppx ...
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
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Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
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