长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。...

用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文...

在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，...

人工神经网络（ANN）的设计灵感来源于人类大脑中神经元的工作方式。自从第一个感知器模型（Perceptron）被提出以来，人工神经网络已经经历了多次的演变和优化。...

摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅...

几个月前以ChatGPT为首的内容生成式AI就已经火得不能再火了，然而，随着本周GPT-4和文心一言的发布，AI在国内外又“火上加火”了一次。

情感共鸣即在对话中能体现出来两个人的感情，它在心理咨询中被广泛应用，同时也是人类日常对话的一个关键特征。在深度学习这一大背景下，如何生成具有情感的对话回复呢？今天给大家分享的这篇文章，来自中科院，他们提出了一种串...

本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf

在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。...