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xLSTM算法模型介绍及优化特性解析
本文介绍了xLSTM算法模型,包括其对传统LSTM模型的扩展和改进,以及针对时间序列数据和序列预测任务的优化特性。涵盖了指数门控、先进的内存结构、残差连接、可并行架构等方面的具体改进,以及对应论文链接。同时回顾了LSTM的基础知识,解释了xLSTM对LSTM的扩展和优化。- 515
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xLSTM: LSTM的扩展版本,解决了原有局限性
xLSTM是LSTM的扩展版本,解决了原有的局限性,并为深度学习方法和语言模型领域带来了新的突破。本文介绍了xLSTM的核心思想和对LSTM的优化,值得深入了解。- 887
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PyTorch教程:Dynamic Quantization学习笔记
本文是PyTorch的教程Dynamic Quantization的学习笔记,介绍了如何用Dynamic Quantization加速一个LSTM模型,包括代码步骤和性能比较。- 136
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基于卷积神经网络和LSTM的视频目标跟踪算法解析
本文介绍了基于卷积神经网络和LSTM的视频目标跟踪算法,包括多域网络(MDNet)和循环YOLO (ROLO)。通过深入分析这些算法,帮助读者更好地理解视觉目标跟踪和成功的关键方法。- 463
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Learning to Learn: 基于模型的元学习-LSTM优化策略
本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》,作者:汀丶。学习了解基于模型的元学习-LSTM优化策略,探索机器学习中的新思路。- 69
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LSTM的核心概念、结构与数学原理
本文深入探讨了长短时记忆网络(LSTM)的核心概念、结构与数学原理,通过对比LSTM与GRU的差异并逻辑分析阐述了LSTM的工作原理,演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型,并强调了LSTM在实际应用中的优势。关注TechLead,了解AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验和团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架…- 312
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A Structured Self-Attentive Sentence Embedding: Understanding and Implementing
了解 A Structured Self-Attentive Sentence Embedding 模型的原理和实现方法,探讨如何通过自注意力机制提高句子嵌入的精度和可解释性。- 278
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LSTM之父暴脾气又来了!Jürgen Schmidhuber凭什么指责Meta和Llama 2?
LSTM之父Jürgen Schmidhuber指责Meta和Llama 2使用他的想法并进行诽谤,引发公开争端。文章探讨了事件的背景和深度学习领域内的权威之争。- 291
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基于深度学习的可穿戴设备人体动作识别技术详解
本文详细讲解了基于深度学习的可穿戴设备人体动作识别技术,包括其在人体动作识别中的应用和实现模型的代码实例。深度学习技术在该领域的优势与挑战也得到了阐述。- 89
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深入探讨循环神经网络及其高级变体
本文深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和双向循环神经网络(Bi-RNN),详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景,并提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。- 250
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