【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。循环神经网络的输入是有前后关联关系的序列。循环神经网络可以用来解决与序列有关的问题，如序列回归、序列分类和序列标注等任务...
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深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、15...
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深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.LeNet（1998） LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]，其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年，Yann LeCun第一次将L...
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深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。
深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。 1.ERNIE-Doc: A Retrospective Long-Document Modeling Transformer 1.1. ERNIE-Doc简...
![深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230528_47b9af59d4344b79843eaa18a3313d0e.png)
深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解
深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解 后预训练模型时代 1.ERINE 1.1 ERINE简介 ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务...
深度学习进阶篇-预训练模型4：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解
深度学习进阶篇-预训练模型[4]：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解 1.SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans 1.1. S...
![深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230525_c86f2563fe3443868e28afc071677831.png)
深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解
深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解 1.Transformer-XL： Attentive Language Models Beyonds a Fixed-Length Context 1.1. T...
深度学习进阶篇-预训练模型1：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，...
许锦波团队开发蛋白逆折叠深度学习框架，用更少结构数据训练获得更准确序列预测
计算蛋白质设计（CPD）在医疗、生物传感器、酶工程等与人类健康生活息息相关的领域，均起到了基础支持作用。蛋白质逆向折叠（通过结构预测序列）则是 CPD最主要的研究方向之一。在最近的一项研究中，芝加哥丰田计算技术研究所的许锦波教授团队建立了一个解决逆向蛋白质折叠问题的框架。尽管该模型没有明显使用进化信...
100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构
这集Grant大佬假设大家都没有神经网络的基础，为新手讲解神经网络基本概念，让大家再听说神经网络学习的时候，可以明白究竟是什么意思。大佬选择经典的多层感知器（MLP）结构解决手写数字识别问题，理由是理解了经典原版，才能更好地理解功能强大的变种，比如CNN和LSTM。首先看看神经元和他们...
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