LSTM的训练过程与参数更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZNG8wF6CDiW6iOkBdpGcRcoYnnf/a3代码示例 · 应用场景： · 优点： · 缺点： · 我们先透过LSTM的模型内部，去挖掘LSTM学习长期依赖信息的秘密： · 从零实现LSTM: · 2、调用我们实现的LSTM进行训练与预测.
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深入浅出讲解【LSTM】（结构、原理） - 飞书
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用PyTorch实现GRU模型的代码示例 - 飞书文档
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标签在文本分类中如何发挥作用？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YjlBwYTR8iwOavk9chAchIcxnAd/ac**输入数据（影评） **：这些是模型的输入，通常是文本序列。在预处理阶段，这些文本序列会被转换为数字表示，比如通过词嵌入（word embeddings）。在LSTM 网络中，这些序列作为输入 ...
运行示例代码对机器学习学习效果有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BpODw4ZmHidlsFkvm3uc2Rk4nqg/ag... 模型的调试和修改更加方便。例如，在自然语言处理项目中，用户可以使用PyTorch快速构建和训练循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）模型。 ## 三、如何利用这些 ...
深度学习：强大的神经网络学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Af76wZbh4i4YvtkOkDvc56D2nZc/a7从最基础的多层感知器MLP，到卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN（及其变体LSTM和GRU）、强化学习RL，再到seq2seq架构、自监督学习，再到Transformer模型、GPT模型（及IFT、SFT、 ...
Python中RNN代码示例与解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SiO2wAKwPi4nh2kNVzFcyemcntc/a42.3.1 背景介绍在深入探讨RNN 之前，让我们先回顾一下语言模型技术的发展历程。语言模型 ... 未来发展：引入门控机制的变体如LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环 ...
Yi-Coder：开源代码语言模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UYnDwQSgwiDWRtkKLsCcsbI8ndc/al... 模型RNN、LSTM在处理长序列时的局限性，以及Transformer通过自注意力机制和多头注意力机制克服了这些挑战。 Illuminate适合用户在开车、运动等场景下聆听学术内容 ...
小白如何在10分钟内搭建大模型应用？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XJA9w5be6iiSDLk58LvcKhZvngh/aj预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）：使用大量的无标注数据预训练双向LSTM ... 通过开放模型的代码和数据集，他们加速了整个AI社区的发展，促进了创新和技术的 ...
7. Transformer 模型和BERT 模型 - 通往AGI之路 - 飞书
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TJRbwhfVpidtd0kLsb8cPNf3ndc2014 年，序列到序列模型（例如RNN 和LSTM）的开发 ... Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码 ... 我们首先加载预处理模型，传递一个示例文本“这是一部 ...