登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
三菱FX3U三轴伺服电机程序，威纶通触摸屏程序，包含轴点动，回零，相对与绝对定位，整个项目的模块都有:主控程序，复位程序，报警及报警解除，手动，生产计数，只要弄明白这个程序，就可以非常了解整个项目的程序如何去编写，从哪里开始下手，可提供程序问题解答，程序流程清晰明了；程序还包含与机器人I/O通讯模块程序，子程序调用。显示器是威纶的程序。
项目说明警告性质提示性（非错误）根本原因Qwen3 模型未实现参数实际影响极小（Qwen3-0.6B 可忽略）是否需处理❌ 不需要，继续训练即可放心继续训练，模型收敛和效果不会受实质影响。
本文介绍了在昇腾910B2芯片上运行PyTorch训练代码时遇到的DynamicGRUV2算子不支持问题的解决方案。当使用torch.nn.GRU模块时，系统会报错显示该算子不被支持。通过将DynamicGRUV2算子添加到二进制黑名单中，并将nn.GRU模块的输入输出参数都设为float16类型，成功解决了该问题。具体实现方法包括设置NPU_FUZZY_COMPILE_BLACKLIST选项为&
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，在处理序列数据方面展现出强大的能力，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。然而，传统的RNN结构在处理包含空间信息的数据时存在局限性，例如图像或视频数据。卷积神经网络(CNN)擅长提取空间特征，将CNN与RNN结合，可以有效地融合空间和时间信息，从而提升模型的表
1. 词嵌入层（将词索引转为向量）# 2. GRU层（n_layers=2层，bidirectional=False=单向）embedding_dim, # 输入维度（词嵌入维度）hidden_dim, # 隐藏层维度num_layers=n_layers, # 层数bidirectional=False, # 单向GRU（情感分析无需双向）dropout=dropout if n_layers
**摘要**：该博客详细介绍了门控循环单元（GRUs）。首先指出它由Cho等人于2014年提出，用于解决RNN的梯度消失问题，且结构比LSTM更简化。接着阐述了GRU的两个关键门（更新门和重置门）的工作原理，并给出Python实现代码。随后分析其优缺点，在处理序列数据上表现出色，但长期记忆和复杂模式捕捉能力稍弱。最后对比GRU与LSTM的适用场景，为实际应用中的模型选择提供参考。
【代码】GTP3 大模型。
摘要： 本文系统解析了循环神经网络（RNN）及其改进模型LSTM的核心机制与应用。传统RNN通过循环记忆结构处理序列数据，但存在梯度消失问题。LSTM引入遗忘门、输入门、输出门和细胞状态四大机制，有效解决了长期依赖问题。文章详细对比了RNN与LSTM的数学表达、PyTorch实现及计算示例，并通过人名特征提取案例演示了RNN的时序计算过程。RNN适用于语音识别、文本分类等场景，而LSTM在长序列任
在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。
RAG发展时间线RAG工作发展时间线（2020年至今）。展示了RAG相关研究的三个主要领域：基础（包括RAG学习和RAG框架）、进阶和评估。关键的语言模型（GPT-3、GPT-4等）发展节点标注在时间线上。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）可能是现阶段大型语言模型在实际应用中落地最有效的方式。RAG技术通过结合检索和生成两种能力，为大模型LLM提供了外部知识源的支持，使其能够更准确、高效地生成符合上下文的答案，同时保持了模型的可扩展性、可控性和可解释性。
本文记录了在Arch Linux系统上安装NVIDIA GeForce 920MX显卡驱动的详细步骤。通过查询显卡家族确定需安装470版驱动，使用yay安装时遇到下载问题，手动下载驱动文件解决。安装后配置X11和Wayland环境，包括修改grub参数、生成xorg配置文件等。最后提供了使应用程序使用显卡启动的方法。文中还包含了驱动安装验证、常见问题解决方法及有用命令参考。整个过程涉及驱动选择、安
您的直觉是正确的降低Gamma值（0.8-0.9）可以让智能体更重视即时反馈早期错误会更快地被识别和纠正结合奖励重塑效果更佳动态调整策略在训练过程中逐步增加长远规划能力这样可以在保持探索能力的同时，让智能体更快地从早期错误中学习。
虽然这次的B200在晶体管的数量上只比H100多了一倍，但性能可是高了整整五倍，这还不是最离谱的，由两块B200加上一块grace cpu组成的GB200芯片直接把单块CPU的性能提高了30倍的同时还降低了25倍的功耗！这个芯片的发布可谓是捅穿了AI行业的一片天。但也因为它目前是最先进的芯片，导致只有哪些顶尖的公司有能触碰到它的机会，更何况现在的市场行情算力一上线就会被瞬间“秒杀”，我们这些普通人
随着科技的飞速发展，图形处理单元（Graphics Processing Unit, GPU）的算力不再局限于传统的图形渲染和游戏领域，而是逐渐渗透到多个行业，成为推动科技进步的重要力量。GPU凭借其强大的并行处理能力和高效的计算能力，在多个前沿领域展现出巨大的应用潜力和价值。本文将深入探讨GPU算力在哪些行业应用较多，以及在这些行业中的具体应用方式和应用效果。
本文用简洁易懂的方式梳理深度学习入门核心知识。通过7个关键概念类比（如神经网络像豆浆机）、3大经典网络解析（CNN、RNN、Transformer）和5行PyTorch代码示例，帮助初学者快速理解基本原理。文章还提供常见问题解答和学习路线建议，包含GPU使用技巧、调参方法及进阶方向（大模型/AIGC/自动驾驶）。全文以生活化比喻降低理解门槛，适合想快速掌握深度学习基础并上手实践的读者。
深入理解RNN及其变体：从传统RNN到LSTM、GRU（附PyTorch实战） 本文系统介绍了循环神经网络(RNN)及其改进模型LSTM和GRU的原理与应用。RNN通过循环结构处理序列数据，但存在梯度消失问题。LSTM引入细胞状态和三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门）有效缓解了这一问题。GRU作为简化版LSTM，仅用更新门和重置门就实现了相近性能。文章结合PyTorch代码演示了RNN、LSTM
LSTM+GRU融合模型通过结构创新，破解了工业设备故障预测中"长依赖捕捉"与"实时性"的核心矛盾，99.3%的准确率与完整的实战方案为企业提供了可直接落地的技术路径。在智能制造加速推进的今天，AI驱动的预测性维护已从可选变为必选，而开源数据集与代码的共享，将助力更多企业突破技术壁垒，实现从"被动维修"到"主动预警"的转型，为制造业降本增效注入持续动力。✨ 坚持用清晰的图解+易懂的硬件架构 +硬件
本文提出了一种CNN-GRU混合神经网络模型用于时序预测，通过结合CNN的局部特征提取能力和GRU的长序列建模优势，解决了传统模型在处理复杂时序数据时的局限性。文章详细介绍了模型构建流程，包括数据准备、预处理、网络构建、训练评估等步骤，并提供了完整的Python实现代码。代码支持CSV/Excel格式数据输入，可灵活配置输入输出维度，实现单/多输入、单/多步预测功能。实验结果表明该混合模型能有效提
GRU是一种改进版的循环神经网络（RNN）。它用来处理序列数据，比如时间序列、语音、文本等。在传统的RNN中，模型很容易遇到“遗忘”问题：它很难记住长期的上下文信息。而GRU通过引入一种“门机制”来更好地管理信息的保留和更新。GRU的特点是通过更新门和重置门动态控制信息流：最终隐藏状态是新旧信息的加权平均，使得GRU能高效地捕获序列数据中的短期和长期依赖关系。
本文系统介绍了门控循环单元(GRU)的原理与应用。GRU通过更新门和重置门机制，解决了传统RNN在长序列处理中的梯度消失问题，能有效捕捉长期依赖关系。文章详细解析了GRU的结构设计，包括门控单元的计算方式、隐藏状态更新机制及其优势，并提供了PyTorch实现代码。GRU在语言模型、机器翻译、语音识别和时间序列预测等领域展现出优异性能，其参数效率高、计算复杂度低的特点使其成为序列建模的重要选择。
GRU 模型因其较简单的结构和有效的长期依赖捕捉能力，在各类时间序列及自然语言处理任务中得到了广泛应用。此示例代码展示了如何在 PyTorch 中构建、训练及评估 GRU 网络，方便您在具体应用中进行参考和改进。
考试专用
广西民族大学高级人工智能课程—头歌实践教学实践平台-基于 Pytorch 的门控循环单元（GRU）
忘记门(遗忘门)：将朝着0减少输入门：决定是不是要忽略输入数据输出门：决定是不是要使用隐状态👀提示：一下数学公式组合成一块，我感觉就不是那么容易理解了，但是能大概理解即可，后面在案例中实践学习。LSTM原理具体细节确实复杂，但是我感觉可以结合实践慢慢理解，毕竟小编还是本科生🤠🤠.
本篇文章详细介绍了多智能体的训练范式，独立学习算法以及多智能体策略梯度算法
本文提出了四种创新的时间序列预测模型：1) SPDConv-BiLSTM模型，通过无损下采样保留时序细节；2) GSConv-BiLSTM模型，结合标准卷积与深度可分离卷积的优势；3) CNN-AgentAttention-BiGRU模型，利用代理注意力机制降低计算复杂度；4) 非线性二次分解的Ridge-RF-XGBoost混合模型，分层处理线性和非线性成分。这些模型均采用Python实现，具有
与多层感知机一样，循环神经网络也可以将多层循环神经网络堆叠在一起， 通过对几个简单层的组合，产生了一个灵活的机制。 特别是，数据可能与不同层的堆叠有关。 下图所示描述了一个具有 𝐿 个隐藏层的深度循环神经网络， 每个隐状态都连续地传递到当前层的下一个时间步输入和当前层下一层的当前时间步输入。假设在时间步ttt有一个小批量的输入数据Xt∈Rn×d\mathbf{X}_t \in \mathbb{R
它是一种用于捕捉时间相关性的神经网络架构，相较于传统的RNN和长短时记忆网络（LSTM），GRU具有更简单的结构，同时在某些任务上表现得很出色。决定前一个时间步的隐藏状态对当前时间步的影响。它也使用输入序列和前一个时间步的隐藏状态来计算一个0到1之间的值，表示保留多少前一个时间步的隐藏状态。相对于LSTM，GRU的结构更简化，有时在某些任务上可以取得类似的性能，同时具有更高的计算效率。过将更新门应
评估框架的核心概念AI Agent评估与监控是确保智能系统在实际环境中可靠运行的关键环节。与传统软件不同，AI Agent具有概率性和非确定性特征，需要专门的评估方法来确保其在动态环境中的持续性能。
在深度学习项目的开发过程中，计算资源的选择对模型训练效率和成本控制至关重要。本文将以图像分类项目为例，详细解析如何利用GpuGeek平台的高性价比GPU资源和丰富的镜像市场，完成从数据预处理到模型部署的全流程，帮助读者高效推进深度学习项目。
财务审核作为财务部门的核心工作之一，每月处理数万笔单据，涉及全集团的日常经营活动，在确保审核时效与资金结算时效以支持业务顺利开展的同时，各项审核还需满足公司管理、合规及监管等多重要求。
大语言模型（LLMs）在各种推理任务上表现优异，但其黑盒属性和庞大参数量阻碍了它在实践中的广泛应用。特别是在处理复杂的数学问题时，LLMs 有时会产生错误的推理链。传统研究方法仅从正样本中迁移知识，而忽略了那些带有错误答案的合成数据。
大模型提示词注入，简单来说就是攻击者构造特殊的语句，使大模型“忘记”原始的限制内容及指令，转而执行攻击者发出的指令内容。
2020年OpenAI就已经在这篇论文[1]中提到了Zero-shot, One-shot, Few-shot这些提示词技术了
摘要：GRU（门控循环单元）通过简化LSTM结构（合并输入门/遗忘门为更新门，取消细胞状态），在保留长期记忆能力的同时提升效率，适用于短序列（<50步）和资源受限场景。其核心机制包括重置门（过滤无用信息）和更新门（平衡新旧信息），参数量比LSTM少33%，训练更快且内存占用更低（IoT设备1.8MB）。但长序列处理（>100步）和抗噪声能力弱于LSTM，适合移动端、实时短文本任务（如评
如果每秒钟屏幕渲染的帧数越多，帧率就会越大，这个项目就会运行得越流畅。在本案例中，实际看到这是一个浮动的统计数据，这是因为它代表的是当前画面内所有面数的总和，它排除了画面外的场景的面数，比如树木，它在画面的边界浮动，所以就造成了统计数据的浮动。在这个项目所使用的UE4引擎中，渲染一帧画面，包含了这个场景的动画、碰撞、模型阴影、反射、着色等等很多很多元素，可以统计分成三类：Game、Draw Cal
它通过将数据点映射到低维空间（通常是二维或三维），使得相似的数据点在低维空间中更加接近。该技术在很多领域都有应用，包括生物信息学、图像处理和自然语言处理等。通过这种方式，用户可以直观地分析和理解高维数据，为数据分析提供了强有力的工具。进一步的工作可以集中在实现更多的数据处理和可视化功能上，使得该工具更加完备和实用。中添加一个按钮，允许用户查看模型评估结果，可以从数据集中生成标签并传递给。在高维空间
将信号分解成不同的模态分量，进一步对各个分量进行可视化展示，便于用户分析信号中隐藏的频率成分、特征波形等重要信息。通过该项目，用户可以深入挖掘复杂信号中的特征信息，从而在各类信号处理任务中实现更精确的分析结果。，逐次变分模态分解）是一种先进的信号处理方法，主要应用于复杂非线性、非平稳信号的分解和特征提取。传统的信号分解技术，例如经验模态分解（）开发界面，允许用户上传信号数据，设置分解参数，实时查看
2.1.1 开发工具系统的设计与实现使用了多个开发工具，其中包括：MySQL：能存储和管理数据，对web系统中实现数据的增删改查，并为可视化提供数据支持，起到数据引擎的作用。PyCharm：具有较高的Python代码开发和调试效率，强大的整合能力，把不同的库整合在一起，支持定位跟踪错误，方便开发人员快速处理问题。这些开发工具的使用，系统设计、开发更加快捷和方便，对系统进行分析、呈现等。
文章目录1.门控循环单元(GRU)1.1 门控隐状态A.重置门与更新门1.门控循环单元(GRU)GRU是一个比较新的提出来的，在LSTM之后提出，但是相比LSTM思想更简单一点，效果也差不多，但是GRU的计算速度比LSTM更快。在RNN中，太长的信息处理效果并不好，因为RNN将所有信息都放进隐藏单元里，当时间步很长时，隐藏状态可能累积了太多信息，对前面很久出现的信息可能就会被忽略或淡化。在一个序列
本文介绍了如何在PyTorch中实现GRU（门控循环单元）进行文本生成。主要内容包括：1）PyTorch中GRU的基本用法和参数设置；2）完整的文本生成实现流程，包括数据预处理、模型构建（嵌入层+GRU+输出层）、训练和生成；3）GRU与LSTM的关键区别（无细胞状态）、隐藏状态初始化、变长序列处理技巧；4）GRU的优势（参数少、训练快）和避免过拟合的方法。通过根据前几个词续写句子的实例，展示了G
【代码】李沐--动手学深度学习--GRU。
gru
——gru
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DAMO开发者矩阵
火山引擎 ADG 社区
鲲鹏昇腾开发者社区
NVIDIA DRIVE 智能汽车专区
2048 AI社区
九章云极普惠算力
openvela
昇腾开源生态专区
永洪数据分析社区
