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CNN、RNN与Self-Attention:定义、原理、复杂度与对比-AI轮回基本原理复习3

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)依托局部感受野参数共享提取局部特征,最早用于图像领域,后拓展至NLP、语音、时序分析。循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)通过递归隐藏状态逐时序处理序列,当前时刻输出同时依赖当前输入与历史记忆。htfxtht−1ht​fxt​ht−1​自注意力机制直接计算序列任意两个元素的关联度

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#人工智能#cnn#rnn
Seq2Seq-AI轮回基本原理复习2

在上一节Encoder-Decoder架构中,我们已经知道:Xx1​x2​⋯xT​到Yy1​y2​⋯yN​的映射问题。因此:yfx无法直接处理。

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#人工智能#深度学习
1.时延计算

在计算总时延时,我们需要考虑和。发送时延是数据块从结点 A 发送到链路上所需的时间,传播时延是数据在链路上从结点 A 传输到结点 B 所需的时间。

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#网络
到底了