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四、循环神经网络
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2022-07-12 22:55:34
4.1 文本 序列 数据 模型
4.2 循环神经网络
4.3 循环神经网络的实现
4.4 门控循环单元GRU
4.5 长短期记忆网络LSTM
4.6 深度循环神经网络
4.7 Seq2seq
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数学基础
一、线性回归实现
1.3 关于softmax输入输出细节
1.1 线性回归实现
1.2 SoftMax分类实现
二、多层感知机
2.1 多层感知机及实现
2.2 欠拟合 过拟合 权重衰退 dropout
2.3 前向传播反向传播
2.4 梯度消失和梯度爆炸
三、卷积神经网络
3.4 批量归一化
3.1 卷积基础与图像卷积
3.2 卷积神经网络的一些配置
3.3 LeNet 和 AlexNet
四、循环神经网络
4.1 文本 序列 数据 模型
4.2 循环神经网络
4.3 循环神经网络的实现
4.4 门控循环单元GRU
4.5 长短期记忆网络LSTM
4.6 深度循环神经网络
4.7 Seq2seq
五、自注意力机制
5.1 注意力机制
5.2 注意力分数
5.3 使用注意力机制的seq2seq
5.4 自注意力和位置编码
5.5 Transformer
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