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深入算法题-Word2Ve&lstm&gru&bp&bptt&正则
seeblue1981
2023-03-22 00:01:21
课时名称
课时知识点
深入算法题-Word2Ve&lstm&gru&bp&bptt&正则
讲解word2vec、lstm、gru、bp与bptt、正则算法知识、高频考法。
...全文
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深入算法题-Word2Ve&lstm&gru&bp&bptt&正则
课时名称课时知识点深入算法题-Word2Ve&lstm&gru&bp&bptt&正则讲解word2vec、lstm、gru、bp与bptt、正则算法知识、高频考法。
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NLP---RNN &
LSTM
&
GRU
& BiRNN & Bi
LSTM
1. RNNs (Recurrent Neural Networks) 参考:https://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/58598296 https://www.yunaitong.cn/understanding-
lstm
-networks.html 以上两篇均是翻译:http://colah.github.io/posts/2015-08-U...
深度学习入门 | Self-attention&RNN&
LSTM
文章目录词汇转为向量,即Word Embeddingskip-gramcbowSelf-attention 词汇转为向量,即Word Embedding 问
题
来了,如何把输入的词汇变成向量形式?这个把词汇转为向量的操作,我们就称为Word Embedding。事实上,可以有好几种,其中最简单的就是One-hot Encoding One-hot Encoding:例如把apple = [ 1 0 0 0 0 …… ];bag = [ 0 1 0 0 0 …… ];cat = [ 0 0 1 0 0 ……
数模国赛冲刺 | 预测类创新
算法
CNN-
GRU
、CNN-
LSTM
、CNN-Bi
GRU
、CNN-Bi
LSTM
、CNN-Bi
GRU
-Attention、CNN-Bi
LSTM
-Attention
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模型是卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(
GRU
)的结合体。CNN擅长从输入数据中提取空间特征,而
GRU
用于处理时间序列,捕捉序列数据中的时间依赖性。该组合特别适用于需要同时分析空间和时间特征的数据,如图像字幕生成、视频分析等任务。CNN-
LSTM
模型是卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(
LSTM
)的结合体。CNN用于从输入数据中提取空间特征,而
LSTM
用于处理时间序列数据,捕捉长时间的序列依赖性。该模型适用于需要同时分析空间特征和时间特征的数据,如文本生成、视频分析等任务。
TD-
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& AT-
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实验设置及结果分析实验数据实验结果及分析论文一论文二论文总结论文一论文二 论文阅读准备 前期知识储备 学习目标 论文导读 论文研究背景、成果及意义 粗粒度的情感分类问
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,左边是一个个句子,右边是句子多对应的积极或消极。 传统的情感分析(SA)主要是面
算法
学习笔记:Bi-
LSTM
和Bi-
GRU
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LSTM
(Bidirectional Long Short Term Memory)网络是是一种基于长短期记忆网络(
LSTM
)的时间序列预测方法;(其实就是两个
LSTM
组合在一起,具体的原理和结构和
LSTM
一样啦)Bi-
GRU
的整体结构由两个方向的
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网络组成,
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