​在数字化转型的浪潮中，企业知识管理正面临一场深刻的范式转移。传统的关键词检索、文档知识库管理乃至基于大模型的智能问答，虽然解决了信息“找得到”和“说得通”的问...

​当前，以大模型为代表的感知智能已在文本生成、图像识别等任务上展现出强大能力，但在复杂知识推理、逻辑决策、规则发现等高阶认知任务上仍面临“幻觉”频出、可解释性差...

​随着数字化转型进入深水区，金融、医疗、制造、能源等关键行业正面临一个共性挑战：如何在爆炸性增长的数据中，精准提取知识、赋能决策、并确保流程的可信与合规？单纯依...

当AI需要理解一句话、预测一段趋势、或生成一段音乐时，它面临着一个根本挑战：如何记住过去的信息以理解现在？2017年Transformer横空出世前，有一种神经...

循环神经网络(RNN)在处理序列数据方面具有天然优势，但在实际应用中，标准RNN面临着梯度消失或爆炸的挑战，这限制了其捕捉长距离依赖关系的能力citation:...

在全球范围内，帕金森病、阿尔茨海默病等神经退行性疾病以及精神类疾病的患病率日益增高，给社会和家庭带来了沉重的负担。尽管深度脑刺激（DBS）和经颅磁刺激（TMS）...

循环神经网络（RNN）是深度学习的核心组成部分，能够处理文本、音频和视频等序列数据。它们可以将序列压缩为高级理解、对序列进行标注，甚至从头生成新序列。然而，基础...

在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序...

  在序列到序列学习（seq2seq）中，我们逐个预测输出序列，直到预测序列中出现特定的序列结束词元'<eos>'。本节将首先介绍贪心搜索（greedy sea...

  正如我们在机器翻译与数据集中看到的，机器翻译中的输入序列和输出序列都是长度可变的。为了解决这类问题，我们在编码器-解码器架构中设计了一个通用的”编码器－解码...

  “编码器－解码器”体系架构中的术语状态会启发人们使用具有状态的神经网络来实现该架构。在下一节中，我们将学习如何应用循环神经网络，来设计基于“编码器－解码器”...

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和...

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和...

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大...

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大...

  在通过时间反向传播中，我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯度，以及矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意...

  到目前为止，我们已经反复提到像梯度爆炸或梯度消失，以及需要对循环神经网络分离梯度。例如，在循环神经网络的从零开始实现中，我们在序列上调用了detach函数。...

长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐...

  高级API提供了循环神经网络的实现。我们构造一个具有256个隐藏单元的单隐藏层的循环神经网络层rnn_layer。事实上，我们还没有讨论多层循环神经网络的意...