如何利用GitHub仓库学习R语言数据科学？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FXKBw6YMCi7aZHkH7LjcfSZxnLc/ah在仓库中，学习者可以找到如何使用PyTorch构建复杂的深度学习模型，如循环神经网络和卷积神经网络。例如，通过PyTorch的自动求导功能，可以轻松地计算模型的梯度，从而实现 ...
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2.6 卷积神经网络CNN - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Fh9swzuvCigMy0k2YDpcA1ZOnff卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度，减少训练参数的数目，使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性，并具有强鲁棒性和 ...
循环神经网络RNN的基本原理与应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SiO2wAKwPi4nh2kNVzFcyemcntc/a1早期的神经网络语言模型，如前馈神经网络（FeedForward Neural Network，FFNN），通过将词嵌入到连续的向量空间中，并使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron*，*MLP）来建模词之间 ...
神经网络真的在'思考'吗？解析深度学习认知边界 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Am3OwNETjiTwJ7kWrmGcb8kTngg/ac纽厄尔与西蒙的"逻辑理论家"程序首次实现 ... R语言编织着智能革命的经纬线。 第四乐章：深度 ... 🖼️ 卷积神经网络(CNN)：2012年AlexNet在ImageNet竞赛中震惊世界.
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计算参数梯度：根据每一层输入的梯度和该层的输入，计算损失函数对该层权重和偏置的梯度。这可以通过将输入的梯度与该层输入的转置相乘（对权重）或直接求和（对偏置）来实现。
Transformer如何解决RNN的局限性 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WFJ6wC85JityxDka4O7cv7l4nqx/a2卷积神经网络：受限的上下文窗口在建模长文本方面天然地存在不足。如果需要关注长文本，就需要多层的卷积操作。 图1 循环 ...
AI与数据科学相关工作岗位分析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BncdwND82i9kYDkYQLxcyswvncc/ad深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）则在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。CNN在图像识别任务中能够自动提取图像的特征，大大提高 ...
如何用知识图谱整合50 篇学术论文？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MF7OwrK7TiGzr1kiQURcv70enUh/ai2.1 智能交互的三重境界 · 字符识别层：运用CNN卷积神经网络解析文档的物理结构，识别率在复杂版式下仍达99.2% · 语义理解层：基于Transformer架构的NLP模型，可解构专业术语 ...
这是一份「不正经」的深度学习简述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PVglwakyyiA4xfkoFWkcbpu8nDc/a62018年3月24日 ... 5：卷积神经网络（CNN）. 参考阅读：. 一文看懂卷积神经网络. Yann LeCun 等 ... 请先学习Python 和R 语言：）. 0. 学习吴恩达的深度学习课程.
SSM的卷积形式有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/R1e6wxe8fiJsH5kvuj1cl3Etnff/ai由于Mamba 的上述操作，使其仅具有循环形式，而不具有卷积形式，那么其训练就无法实现并行化。这就需要研究其他方法来加速训练。每个新状态都是当前输入和先前状态的总和，后者 ...