1.背景介绍 文本生成是自然语言处理领域的一个重要方向，它涉及到将计算机生成出的文本与人类的文本进行区分。在过去的几十年里，文本生成主要依赖于规则和统计方法，如规则引擎和统计模型。然而，随着深度学习技术的发展，生成模型在文本生成中的应用和研究取得了显著的进展…

1.背景介绍 随着人工智能（AI）和量子计算的迅猛发展，它们在各个领域的应用也逐渐成为主流。在这篇文章中，我们将探讨系统架构在这两个领域的未来趋势，以及它们之间的关系和联系。 1.1 人工智能背景 人工智能是一种试图使计算机具有人类智能的技术。它涉及到多个领域，包…

摘要 大规模标注的遥感图像样本获取成本高昂，在实际应用场景中可用的训练样本通常有限。因此，遥感图像字幕生成任务将不可避免地陷入少样本困境，导致生成的文本描述质量不佳。本研究提出了一种自学习方法名为SFRC，用于少样本遥感图像字幕生成。在不依赖额外标记样本和外部…

DCN 单纯网络结构，召回双塔，粗排，精排都能用到。具体做法为： x0先与y进行哈达玛乘积（逐元素相乘），然后再与xi相加得到交叉层的输出。交叉层的输入是x0和xi，x0是NN最底层的输入&…

循环神经网络的数学基础 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种特殊的人工神经网络结构,它能够处理序列数据并在处理过程中保持内部状态。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有反馈连接,能够利用之前的计算结果来影响当…

1. 背景介绍 1.1 时间序列数据的特点 时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列数据点，例如股票价格、天气数据、传感器读数等。与其他类型的数据相比，时间序列数据具有以下特点： 时间依赖性：数据点之间存在着时间上的先后关系，后面的数据点往往依赖于前面的数据点。趋势…

图神经网络实战（8）——图注意力网络 0. 前言1. 图注意力层原理1.1 线性变换1.2 激活函数1.3 Softmax 归一化1.4 多头注意力1.5 改进图注意力层2. 使用 NumPy 中实现图注意力层3. 使用 PyTorch Geometric 实现 GAT3.1 在 Cora 数据集上训练 GAT 模型3.2 在 CiteSeer 数据集上训…

PyTorch深度学习实战（41）——循环神经网络与长短期记忆网络 0. 前言1. 循环神经网络1.1 传统文本处理方法的局限性1.2 RNN 架构2.3 RNN 内存机制2. RNN 的局限性3. 长短期记忆网络3.1 LSTM 架构3.2 构建 LSTM小结系列链接0. 前言 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, R…