通过上一篇文章［人工智能之循环神经网络（RNN）］ 介绍，我们知道，RNN是一类功能强大的人工神经网络算法，RNN一个重要的优点在于，其能够在输入和输出序列之间的映射过程中利用上下文相关信息。但是RNN存在着梯度消失
2018-06-29 14:44
取得了显著进展，成为处理自然语言任务的主要工具。本文将详细介绍几种常用于NLP的神经网络模型，包括递归神经网络（RNN）、长短时记忆
2024-07-03 16:17
LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）神经网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于解决长期依赖问题，特别是在处理时间
2024-11-13 10:05
在深入探讨RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）与LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）
2024-07-09 11:12
最早提出的FSMN的模型结构如图1（a）所示，其本质上是一个前馈全连接神经网络，通过在隐层旁添加一些记忆模块（memory block）来对周边的上下文信息进行建模，从而使得模
2018-03-19 16:26
PyTorch，作为一个广泛使用的开源深度学习库，提供了丰富的工具和模块，帮助开发者构建、训练和部署神经网络模型。在神经网络模型中，输出层是尤为关键的部分，它负责将
2024-07-10 14:57
基于神经网络的语言模型（Neural Language Models, NLMs）是现代自然语言处理（NLP）领域的一个重要组成部分，它们通过神经网络来捕捉语言的统计特性和语义信息，从而生成自然语言
2024-07-10 11:15
神经网络模型作为一种强大的预测工具，广泛应用于各种领域，如金融、医疗、交通等。本文将详细介绍神经网络预测模型的构建方法，包括模型
2024-07-05 17:41
递归神经网络是一种旨在处理分层结构的神经网络，使其特别适合涉及树状或嵌套数据的任务。这些网络明确地模拟了层次结构中的关系和依赖关系，例如语言中的句法结构或图像中的层次表示。它使用递归操作来分层处理信息，有效地捕获上下
2024-07-10 17:21
广泛应用的神经网络模型。它们各自具有独特的特点和优势，并在不同的应用场景中发挥着重要作用。以下是对BP神经网络和卷积神经网络关系的详细探讨，内容将涵盖两者的定义、原理、
2024-07-10 15:24
