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循环神经网络（RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理自然语言处理、语音识别、时间序列分析等任务中表现出色。RNN的独特之处在于它能够捕捉序列中的时间依赖关系，这使得它与传统的前馈神经网络（如MLP）有着显著的不同。RNN的基本原理在标准的前馈神经网络中，输入和输出之间的映射是静态的：输入通过一组层的线性变换和非线性激活函数，然后生成输出。而RNN引入了循环的概念：在处理序列数据时，RNN不仅考虑当前...

在深度学习飞速发展的当下，Transformer架构无疑是闪耀的明星，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域。而Transformer的“智慧源泉”，正是自注意力机制。今天，就让我们深入剖析这一神奇机制，揭开它的神秘面纱。首先要明白一个概念：为什么需要自注意力机制？传统的神经网络，如循环神经网络（RNN）在处理序列数据时，按顺序依次处理每个元素，对于长距离依赖的捕捉能力欠佳，会出现梯度消失或梯度爆炸问题。卷积神...

今天我们来讲一讲神经网络的参数到底是如何更新的！我们先来看看如下神经网络中的最后一个参数b3是怎样进行更新的。后面的章节再来讲w1w2w3b1b2是如何更新的。我们先假设w1w2w3b1b2参数均已得到最优解，分别如上图中绿色数据所示。假设我们要拟合的曲线如下图所示：我们先给b3赋一个默认的初始值0。假设最上面的绿色曲线是我们要拟合的真实曲线，最下面的绿色曲线是当前的预测曲线。我们先来求一个残差平方和，即对于所有的输入...

ReLU（RectifiedLinearUnit）函数详细讲解ReLU（修正线性单元）是一种在深度学习中非常流行的激活函数，它主要用于神经网络中的隐藏层。ReLU的设计简单而高效，能够有效地处理梯度消失问题，使深度神经网络得以训练。1.ReLU函数的定义ReLU的数学表达式非常简洁：f(x)max⁡(0,x)意思是：当输入值x大于0时，输出值就是输入值x。当输入值x小于或等于0时，输出值是0。2.ReLU函数的图形ReLU函数的图形形状呈现为分段线性函数，在输入...

梯度消失（VanishingGradient）与梯度爆炸（ExplodingGradient）梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中经常遇到的两个重要问题，尤其是在训练较深的网络时。这两个问题都会影响网络的训练效率，甚至导致训练失败。下面小A将详细讲解这两个问题。一.梯度消失概念梯度消失是指在训练深度神经网络时，反向传播过程中的梯度逐渐变小，最终导致梯度接近于零的现象。这使得神经网络的权重更新非常缓慢，甚至导致某些层的权重根本不...

今天我们要讲解的算法是Word2vec。Word2vec（wordtovector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。Word2vec主要分为CBOW（ContinuousBagofWords）又叫连续词袋和SkipGram两种模式，今天我们主要讲解的就是CBOW，接下来我们将从头到尾的详细讲解Word2vec算法流程。先来讲解一个背景知识：onehot向...

今天我们来讲一讲神经网络的参数到底是如何更新的！我们先来看看如下神经网络中的最后一个参数b3是怎样进行更新的。后面的章节再来讲w1w2w3b1b2是如何更新的。我们先假设w1w2w3b1b2参数均已得到最优解，分别如上图中绿色数据所示。假设我们要拟合的曲线如下图所示：我们先给b3赋一个默认的初始值0。假设最上面的绿色曲线是我们要拟合的真实曲线，最下面的绿色曲线是当前的预测曲线。我们先来求一个残差平方和，即对于所有的输入...

什么是梯度下降？梯度下降是一种用于优化目标函数的迭代算法。什么是目标函数？就是损失函数，损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中广泛使用的一个概念。它主要用于衡量模型的预测结果与实际结果之间的差异程度。简单来说，损失函数的值越小，说明模型的预测越准确。例如，在一个回归问题（比如预测房价）中，常用的损失函数是均方误差（MSE）。假设真实房价是y，模型预测的房价是y^，均方误差损失函数可以表示为...