序列到序列 (Seq2Seq) 模型详解
[LATEXPAGE] 序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称 Seq2Seq）是一种将变长输入序列映射为变长输出序列的端到端学习框架。它由 Google 的 Sutskever 等人于 2014 年首次提出，最初用于机…
深度学习
深度学习之门控循环单元（GRU）
[LATEXPAGE] GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是 LSTM 的简化兄弟。它把 LSTM 的三个门压缩成两个门——更新门与重置门——同时去掉了独立的细胞状态，让隐藏状态自己兼任"记忆载体"与"输出"双…
机器学习环境配置：WLS2+Ubuntu+CUDA+cuDNN
最近买了一台新的笔记本，拿到电脑后的首先要做的是配置机器学习环境。中间犯了一些错误，于是整理出来供可能需要的同学参考。 安装Windows子系统WLS2 从WSL1更新到WSL2的主要原因包括： 提高文件系统性能， 支持完全的系统调用兼容性…
深度学习之BP神经网络
[LATEXPAGE] 神经网络简介 神经网络的结构模仿生物神经网络，生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连，当它"兴奋"时，向下一级相连的神经元发送化学物质，改变这些神经元的电位；如果某神经元的电位超过一个阈值，则被激活，否则不被激活…
深度学习之长短期记忆网络LSTM
[LATEXPAGE] LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种专门为弥补循环神经网络"记不住久远信息"而设计的网络结构——它给网络内部额外开了一条几乎不衰减的记忆传送带，再配上三个可学习的"闸门"，决…
