rnn
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机器学习笔记 – 使用递归神经网络进行视频分类
1. 循环神经网络概述 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它是专为视频等序列输入而设计的。作为一种实际应用，我们将它们与卷积神经网络（Con…
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白话机器学习-循环神经网络RNN
背景 本章将要介绍一种常用的神经网络结构 – 循环神经网络（recurrent neural network，RNN）。常规的神经网络比如全连接网络只能单独孤立的处理一个个的输入，…
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预训练模型：BERT
0. 引言 BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers（来自 Transformers 的双向编码…
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机器学习——循环神经网络（RNN）
一、概述 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)一般是指时间递归神经网络而非结构递归神经网络 (Recursive Neural Network…
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PyTorch搭建循环神经网络(RNN)实现字符串转换
RNN介绍 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所…
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PyTorch循环神经网络的应用
一、实施过程 问题：如下图所示，根据英文名字，通过RNN训练，得出该名字属于哪个国家。 1、导包 导入代码所需的包，代码如下： import torch import matplo…
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基于Python的循环神经网络的时空轨迹检测
track_sequence_anomaly_detection由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络，自编码器，时空密度聚类完成异常检测1.rnn word embedding预训练时空点词向量，通过rnn预测下一个时空点的概率分布，计算和实际概率分布的kl离散度，kl距离越大异常分越高 执行代码python data_preprocessing.pypython data_loader.pypython pre_embedding.pypython main.pypytho
