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codeking3 2006-10-26 11:08:39
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dashi 2006-10-26
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接分~谢谢~~~
LSTM的“前生今世”
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 循环神经网络（RNN） 人脑因为某种机制的存在，从来不会从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对以前的词意的理解来理解每个单词。你从来不会把所有东西都扔掉，再从头开始思考。由于这种机制的存在，我们的大脑变得无比高效。算法其实就是模拟我们人类思维的一种真实映射。不管是RN...
干货——LSTM详解，关于LSTM的前生今世
最近在做lip reading领域的研究，设计到C3D和RNN的结合，于是仔细观摩了下LSTM的系列论文，总结如下：PPT总长98页，内容包括： 1.conventional LSTM（含BPTT算法的详细讲解） 2.forget gate的提出 3.Peephole mechanism 4.Encoder-Decoder 5.GRU 6.
GAN系列学习——前生今世
                        GAN系列学习——前生今世 1.GAN的 ‘前世’？ 大家都知道GAN是Ian Goodfellow 2 014年放出的一篇开山之作，在深度学习界评价很高，可以说GAN的出现，给深度学习界带来了很多的研究(shui)课(lun)题(wen)。但是如果说GAN是另外一种网络的变种，不知道你是否相信呢？但是有一个人是坚信不疑的，这个人就是德国AI科学...
NLP的前生今世
引入了预训练语言模型，如BERT、GPT等，通过在大规模语料库上进行无监督学习，极大地提升了NLP模型的性能。早期的NLP系统，如SHRDLU程序，能够理解简单的方块世界中的自然语言，并发展了基于句法的NLP方法。到了BERT网络模型的提出，使得参数量首次超过3亿规模，GPT-3模型超过百亿，近两年国内的大模型也蓬勃发展，已经出来多个参数超过千亿的大模型。NLP系统训练开始大量使用语料库和文本数据。NLP的发展经历了多个阶段，从早期的规则驱动方法，到统计学习阶段，再到深度学习阶段，最后进入集成及应用阶段。
大模型的前生今世（二）
序列：在深度学习中一般为带有时间先后顺序（拥有逻辑结构）的一段具有连续关系的数据（文本，语音等等）
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