算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构序列处理长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住...
图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，
一、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用...
计算机视觉借助深度学习实现了革命性进步，从图像分类到复杂场景理解，深度学习模型如CNN、RNN重塑了领域边界。
计算机视觉，作为人工智能领域的重要分支，致力于让机器“看懂”世界，通过图像和视频理解与分析来模拟人类视觉系统。随着深度学习技术的兴起，计算机视觉经历了前所未有的变革，从基础的图像分类、物体识别，到复杂的场景理解、行为分析，深度学习模型以其强大的学习能力和泛化能力，重新定义了计算机视觉的...
【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战：文本情感分类---使用循环神经网络RNN
同上一篇文章中的搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。本文，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。 导入所需的包或模块。 import collections import os im...
【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】
RNN项目实战使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲 本文将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。然后通过循环神经网络RNN进行模型训练，然后使用训练好的模型创作歌曲。 语言模型数据集采用的是我最喜欢的歌手周杰伦第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的所有歌词，下面来开始我们的项目吧。 1.语言模型数据集预处理 1....
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列。 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM...
Python深度学习面试：CNN、RNN与Transformer详解
卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与Transformer作为深度学习中三大代表性模型，其理解和应用能力是面试官评价候选者深度学习技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python深度学习面试中与CNN、RNN、Transformer相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。 一、常见面试问题 1. CNN结构与应用 面试官可能会询问CNN的...
深度学习第2天：RNN循环神经网络
介绍 RNN也叫循环神经网络，普通的神经网络层的输入都是上一层的输出，而循环神经网络会在RNN层循环指定次数，这样的特点使得RNN在处理序列数据上表现得很好，因为它可以更好地记住前后文的关系 记...
深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介（图文解释 超详细）
深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的复杂模型受到了关注深度学习是机器学习（Machine Learning，ML）领域中一....
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