首页 > 其他分享 >循环神经网络 —— LSTM 有状态模型(stateful LSTM)和无状态模型(stateless LSTM)

循环神经网络 —— LSTM 有状态模型(stateful LSTM)和无状态模型(stateless LSTM)

时间:2023-11-02 16:00:56浏览次数:38  
标签:stateless 状态 模型 stateful 神经网络 LSTM

相关参考:

训练后的LSTM模型在进行预测时的初始h_n和c_n是什么或应该怎么设置?

 

 

 

Keras中对RNN网络的statefull和stateless设置:

链接:https://keras.io/zh/getting-started/faq/#how-can-i-use-stateful-rnns

 

 

 

===============================================

 

 

 

 

 

 

 

===============================================

标签:stateless,状态,模型,stateful,神经网络,LSTM
From: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/17805606.html

相关文章

  • 【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型
    基本运算importtorch#创建一个自定义的张量t=torch.tensor([1.0,2.0,3.0])#tensor([1.,2.,3.])#求平均值t.mean()#tensor(2.)#创建一个指定行列的张量x=torch.empty(3,5)#tensor([[0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.]......
  • 文心大模型在金融监管科技中的应用价值
    随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理技术也在不断进步。其中,信息抽取技术作为自然语言处理的重要组成部分,已经被广泛应用于各个领域。在金融监管科技领域,信息抽取技术的应用同样非常重要。本文将介绍一种基于文心大模型通用信息抽取技术ERNIE-UIE在金融监管科技中的应用。文心......
  • 利用LLM大模型和智能问答BI实现智能报表生成
    随着人工智能技术的不断发展和应用,利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表已成为众多企业和组织的重要工作之一。本文将重点介绍如何利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表,帮助读者更好地理解其中的关键技术和应用实践。一、LLM大模型的应用LLM大模型是指大型语言模型,它代表了人工......
  • 大模型训练中Loss出现NaN的解决策略
    在深度学习中,模型训练时的loss值通常是评估模型性能的重要指标。然而,有时候在训练过程中,loss值可能会出现nan,这可能会导致训练中断或者模型性能下降。本文将探讨导致loss出现nan的原因,以及相应的解决方法。一、原因分析梯度爆炸梯度爆炸是导致loss出现nan的一个常见原因。当梯度在......
  • Transformer与预训练语言模型的探索
    随着人工智能技术的快速发展,大模型系统和应用已经成为自然语言处理和深度学习领域的热门话题。在这篇文章中,我们将重点介绍大模型系统和应用中的两个关键组成部分:Transformer和预训练语言模型。通过阐述这两个概念的相关原理、应用场景以及未来发展趋势,我们希望能够帮助读者更好地......
  • Attention机制/注意力模型/attention
    视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1L4411q785?p=3&spm_id_from=pageDriverhttps://www.bilibili.com/video/BV1C7411k7Wg?from=search&seid=17393812710874939428https://www.bilibili.com/video/BV1Nt411N7HN?from=search&seid=17393812710874939428https:......
  • 使用亚马逊云科技大语言模型及搜索服务打造知识库:场景及组件介绍
     背景 知识库需求在各行各业中普遍存在,例如制造业中历史故障知识库、游戏社区平台的内容知识库、电商的商品推荐知识库和医疗健康领域的挂号推荐知识库系统等。为保证推荐系统的实效性和准确性,需要大量的数据/算法/软件工程师的人力投入和包括硬件在内的物力投入。其次,为了进一步......
  • 深度学习训练模型中的 Epoch,Batchsize,Iterations
    GOODPOSThttps://towardsdatascience.com/epoch-vs-iterations-vs-batch-size-4dfb9c7ce9c9 Epoch /ˈiːpɒk/ 美 n.时代,纪元;值得纪念的事件(或日期);世(地质年代,纪下分世);历元复数epochs 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次Epoch。所有训练......
  • 三维模型的顶层合并构建几个注意事项探讨
    三维模型的顶层合并构建几个注意事项探讨 在进行倾斜摄影超大场景的三维模型的顶层合并构建时,有一些重要的注意事项需要考虑。本文将对这些注意事项进行分析和总结。一、数据质量与准确性数据质量是进行顶层合并的关键因素之一。在进行合并之前,需要对原始数据进行质量控制和......
  • 基于开源模型搭建实时人脸识别系统(五):人脸跟踪
    继续填坑,之前已经讲了人脸检测,人脸检测是定位出画面中人脸的位置,理论上把检测到的人脸进行提特征就能做人脸识别了,不过直接这样做是有缺陷,一是存在很大的资源浪费,毕竟同一个人出现在画面,我们实际上应该只需要做一次识别就知道他的身份(理想情况下),而不需要每一帧都去做;二是如果对每......