当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

lstm 关键词新上映_lstm是什么属于文本分类算法吗(2024年11月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

lstm 关键词

同样是端到端上车，智己最新的 IM AD3.0，到底有啥不一样？今天下午，智己的这场智能驾驶技术日发布会看完了，硬核的概念和参数很多，但通篇都在围绕“直觉智驾”这个关键词展开，怎么理解呢？说人话就是：人是怎么思考怎么操作的，让车也按照这个步骤来进行，这就叫“直觉智驾”。而支撑这个体验的技术内核主要有两个： ❶一段式的端到端智驾大模型端到端好理解，从规则驱动到数据驱动，从看得懂路再到能对路面信息进行实时演算和思考嘛，至于“一段式”这 3 个字，又如何理解呢？就是感知，规划基本是并行的，并联的，不像以前那样需要从感知再到规划，省去了繁琐的步骤，基于传感器数据即可直接规划路径，做到了边看边想边开同时进行，那反映到智驾上，自然就是更丝滑，更果断，更自然了，从发布会放的演示片段来看，我个人认为它在寻路、绕行避障、面对 Corner Case 时决策思考等能力上对比前代有了质的飞跃，当然，这也是目前全行业都在 all in 的迭代大方向。 ❷行业首创“长短期记忆”学习这点也是以人的视角去理解的，人有长短记忆，长记忆就是经常千万次的重复试错，最终形成的肌肉记忆，有点类似于碰到火了就知道缩手，看到红灯了就知道刹车一样，已经是习惯性的动作了；至于短期记忆，更像是今天刚背完一篇古诗词，刚学会的一项新技能这样的即时性成果。代入到智驾这块： ︎●短期记忆就是以天为训练时长的“小步快跑”，可针对某个场景，某个痛点，某个功能进行的迭代和演进，它可以是更丝滑的过某个路口，也可以是更果断地绕行某台临行车辆。︎ ●长期记忆就是以周，月等为训练时长得出的行之有效的，高度可用的端到端大模型。两者结合起来使用，优点就是可最大程度利用算力，快速迭代，快速试错，快速下放，最终实现商业化的快速落地。另外，智己也通过这套一站式端到端大模型率先在业内具备了 L2、L3、L4 智能驾驶的量产能力，关于这个成就，前几天我参加智己 L4 级别 Robotaxi 试乘的时候（当前版本是主驾有驾驶人的状态，年内会获得无驾驶人的资质），虽然只是 demo 版本，但也有颇深的感受： ︎●避让、礼让、绕行都足够的丝滑果断 ︎●启停缓和、舒服、自然能在短时间达到这种体验，跟通过 L2 上获取到海量数据并进行云端的高效训练，最终为 L4 所用有很大关系，而在 L4 上捕获到的更复杂的数据（4 颗激光雷达 + 更高阶的算法）又可以再次训练，将“长期记忆”下放到 L2 点车辆上，实现针对性的体验提升，完成赋能。说了这么一大堆，我提炼 3 个核心重点吧： ❶智己已在本月实现了全国都能开，而一段式端到端的加入，则将“全国都能开”晋级成为“全国都好开”。 ❷智己也有自己的 Robotaxi 计划，目前一切程序正常推进中，但具体量产时间未定。 ❸智驾上的“唯华为论”并非就一定是好事，以 Momenta 为代表的供应商方案一样能做出好的体验，我始终认为，一枝独秀不是春，百花齐放春满园。「大v聊车」「智己智驾进入直觉新时代」「智己智驾第一梯队稳了」

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

CNN+LSTM新用：预测更准！ 𐟓ˆ BIDIRECTIONAL CNN-LSTM ARCHITECTURE TO PREDICT CNXIT STOCK PRICES 通过结合CNN和LSTM的双向卷积神经网络长短期记忆（CNN-LSTM）架构，这项研究提出了一种创新的股票价格预测方法。这种方法能够捕捉历史股价数据中的时间依赖性和空间模式，从而提高预测准确性，更好地理解市场动态。 𐟓Š 新型混合方法优化股票组合提出了一种将卷积神经网络（CNN）与优化超参数和均值方差预测（MVF）模型相结合的新型混合方法，用于股票组合优化。该方法通过预测收益率来预先选择股票，并在最大化收益的同时管理风险，从而提高股票组合优化的效果和效率。 𐟚€ 轻量级视频手势识别提出了一种基于CNN和LSTM的方法，采用注意机制替代LSTM的输出层，用于检测时空特征。该方法在WLASL数据集上进行了评估，取得了84.65%的分类准确率，相对于其他最先进的方法有2%到3%的改进。 𐟎砥—𖥅𓩔识别的高效模型提出了一个名为SpectroNet的低复杂度的关键词识别模型，该模型基于深度学习的CNN-LSTM架构，并使用Mel Spectrogram作为音频特征提取方法。SpectroNet模型具有较低的复杂度和较高的准确性，适合实时关键词识别系统的实现。 𐟛 ️ 模型优化提升性能为了进一步优化SpectroNet模型的性能，使用了TensorRT库进行优化，主要采用FP32和FP16精度。优化结果表明，TensorRT成功地将SpectroNet中执行的总操作数的50%以上进行了转换，从而提高了模型的推理速度。此外，通过使用FP16精度模式，模型的推理时间提高了14.75%，同时只有0.33%的准确性下降，使得FP16优化成为优化SpectroNet模型的最佳选择。

𐟓–文章复现与代码优化服务𐟒𛊰ŸŒŸ文章复现与代码改进𐟌Ÿ 我们提供文章复现和代码改进服务，确保您的代码能够顺利运行并达到预期效果。无论是预测模型、模型优化还是增加模块，我们都能帮您实现。 𐟔礻㧠调试与优化𐟔犦ˆ‘们擅长调试和优化Python代码，尤其是使用Pytorch、Tensorflow等框架的机器学习程序。从环境配置到代码调通，我们都能提供专业的指导。 𐟓ˆ模型训练与预测𐟓ˆ 我们拥有丰富的经验，能够进行模型训练、预测和微调。无论是时间序列分析、机器学习数据处理，还是强化学习，我们都能提供解决方案。 𐟓š深度学习与图神经网络𐟓š 我们擅长深度学习和图神经网络的研究与实现。能够复现、训练和测试各种学习模型，并提供源码和改进方案。 𐟛 ️模型部署与增强𐟛 ️ 我们提供模型部署和增强服务，包括模型改进、微调、融合创新等。无论是BiLSTM+CRF模型还是Neo4，我们都能提供专业的解决方案。 𐟓Š数据处理与机器学习𐟓Š 我们拥有强大的数据处理和分析能力，能够处理各种数据集。无论是自然语言处理、文本分析还是图像识别，我们都能提供专业的服务。 𐟓⨇꧄𖨯�€处理与图像处理𐟓⊦ˆ‘们擅长自然语言处理和图像处理技术，能够进行关键词提取、情感分析、文本分类等任务。无论是RNN、CNN/LSTM还是BERT等网络，我们都能提供专业的实现。 𐟒𜥅𖤻–服务𐟒𜊦ˆ‘们还提供其他多项服务，包括代码复现、模型训练、文本分类、图像识别、回归预测等。无论是Python数据处理还是统计分析，我们都能提供专业的支持。联系我们，我们将为您提供最优质的服务！

西八白惊喜了。我还是不太会求导，所以让文心一言给我讲讲求导过程，它拿微分做的，我于是问它能不能画个计算图给我讲一下。它老哥真的开始画了！我整个惊喜！！！就总的来说文心一言/chatGPT哪怕openAI,它们目前都是文生文/文生图的模式=输入对应输出，这个输出可以和输入的类型不同(比如文生图而非文生文)，但是只能是同一种类型的输出。像人类能很容易做到的“图文并茂”，或者在语言无法沟通的时候诉诸打手势/画图等等方法综合性地解决问题目前的AI还做不到。所以它开始画图的时候我真的惊喜！！！迅速想了一下实现，啊，是说现在文心一言可以多头输出了吗？？？有专门的头搞图像输出？？？实现的时候各头如何确知自己被激活呢？有关键词吗？结果它给我画了个这。白激动了。西八所以它老哥连类似LSTM这种语义环境的基础玩儿法都整得不咋样：我提示词中的“这个”=指代前文=需要逆向寻找语义环境解读“这个”具体是哪个。它这个回答实际上是“能画个计算图吗？”的答案，并且对“计算图”的理解有偏差。算了这都不重要，单纯看到“这个”不知道找语义环境就说明LSTM搞得一般啊。我以为它领跑世界呢，结果走路有点晃悠。白激动了。啧。

留德生活：炸鸡、理发和自然语言处理最近在杜塞尔多夫的生活真是充满了惊喜和小插曲。先是去吃了炸鸡，然后去理了发，感觉像是完成了两件大事一样。 𐟍— 炸鸡之旅上周末，我和朋友们去了杜塞尔多夫的一家BBQ店，位置就在主火车站附近。我们点了炸鸡拼盘，有蜂蜜酱和原味香酥两种选择。说实话，吃完之后我有点肠胃不适，过敏反应加上头晕眼花，简直要疯了。自然语言处理的项目也进展不顺，把朋友发的“tenor”看成了“tensor”，感觉自己被卷积了。项目需要爬Twitter数据，我提前搞到了开发者令牌，但关键词过滤和数据标注让我头疼不已。试了好几个NER模型，从Spacy到BERT，再到TensorFlow配LSTM，感觉每个都要试一遍才行。大神们是怎么想到这么多方法的？真是佩服！ 𐟒‡‍♀️ 理发体验理发这事儿也是一波三折。之前在波恩的时候，一直觉得那家理发店不错，但自从搬到杜塞尔多夫后，就没找到合适的。上周终于决定去试试一家新开的店，结果等了好久才轮到我。理发师是个韩国小姐姐，特别耐心细致，不厌其烦地听我絮叨。她一边给我剪头发，一边还给我推荐了一款杏仁天麻茶，说对女孩子身体好。剪完后感觉特别满意，下周她要回釜山探亲，想预约的姐妹们可能得等一阵子。 𐟍— 炸鸡感想这次吃的炸鸡拼盘还蛮好吃的，酥酥脆脆的，蜂蜜酱也不甜，中国味蕾完全可以接受。不过下次我想试试酱油味的，看看和Hankki有啥区别。总体来说，这次炸鸡体验还是很不错的。希望有朝一日波恩也能开一家像样的炸鸡店，省着跑这么远。 𐟒ꠦ€𛧻“ 总的来说，最近的生活虽然有些小插曲，但也充满了乐趣和惊喜。吃炸鸡、理发、自然语言处理……每件事都让我感受到了不同的乐趣。希望未来的日子里，能有更多这样的体验！

高效学习法：如何戒掉手机瘾并高效记忆 𐟓… 把握考前黄金时间：早上6:00-8:00，8:00-10:00，下午15:00-18:00，晚上20:00-22:00，这些时间段记忆效果最佳。 𐟓š 思维导图记忆法：整理书本的大框架和小标题。先背诵大框架，再细究小细节，重点关键词圈出来。考试时用自己话复述，只要大框架和关键词对上，就能踩点拿分。 𐟒ꠦ升记忆力的5个习惯：玩益智类游戏如下棋、数独，锻炼大脑。保证充足睡眠，每晚6-8小时。多喝水，促进新陈代谢。定期锻炼身体，每天30分钟。健康饮食，多吃油性鱼类、蔬菜等。 ❌ 毁掉记忆力的5个习惯：睡眠不足，大脑得不到充分休息。沉迷电子设备，长期依赖会退化大脑。长期情绪压抑，注意力无法集中。吃太多甜食，血糖浓度过高可能导致记忆问题。经常一心多用，顾此失彼。 𐟓 艾宾浩斯记忆法：利用遗忘曲线规律制定复习计划。短期记忆复习时间点为30分钟、12小时；长期记忆则分别为1天、3天、5天、半个月、1个月。 𐟓– 七步记忆法：精读一遍，理解句子意思并复述。划出关键词，多读几遍。尝试背诵一遍。检查背诵错误并划出。只背诵错误部分，直到记住。再次从头到尾背诵。

小学生背书难题？试试这三种高效记忆法！ 𐟌𑥮𖩇Œ有孩子的小伙伴们，是不是经常遇到孩子背书时抓耳挠腮、记不住、忘得快的情况？别担心，我家孩子曾经也是这样，后来我教了她一些方法，背书变得轻松愉快，她还找回了自信。今天，我就来分享这三种高效记忆法，希望能帮到你们！ 1️⃣ 睡眠记忆法 𐟒䊧᥉一个小时：这个时间段用来背书效果最好。因为睡觉时，海马体会把睡前看到的内容列为重点，进行重点处理。背完就睡：背完后赶紧睡觉，不要做其他事情。早晨复习：早上醒来后立即复习前一天晚上背诵的内容，这样可以很好地巩固记忆。利用睡眠时的记忆暂留现象，加上第二天的及时复习，把短期记忆转化成长期记忆。 2️⃣ 关键词记忆法 𐟓 通读全文：先通读一遍，理清框架。圈出关键词：把关键词圈出来，写在纸上。根据关键词背诵：尝试根据关键词背诵，有错误也没关系，想不起来的先跳过，坚持背完。对照原文：再对照原文，有不对的地方重点记忆。不看关键词背诵：最后尝试不看关键词背诵。 3️⃣ 艾宾浩斯记忆法 𐟓… 根据记忆遗忘曲线，要想把短期记忆转化成长期记忆，就要在学习新东西后的1天、2天、4天、7天、半个月、1个月、3个月，各复习一遍。我们一直用这个方法来记单词，效果非常好，强烈推荐！ 𐟌𑨮𐥿†无他，技巧+重复！用好上面的三个方法，背书就再简单不过了。希望这些方法能帮到你们的孩子，让他们也能轻松愉快地背书！

专业课背不进去？118天逆袭计划来啦！ 𐟙‹‍♀️先来聊聊我的情况吧，各科基础都很差，专科期间简直是混日子，专业课考的是经济学和管理学基础！ 𐟤”曾以为备考专升本需要刻苦记忆，但事实上这种想法是大错特错的。要知道，将知识牢记在心并不是什么困难的事情哦！ 𐟒ꦜ€后118天，专业课极限背书法，速速拿走！ ⭕黄金背书时间 𐟍…早上6-7点——记忆 𐟍…早上8-10点——记忆 𐟍…下午6-8点——复习整理 𐟍…晚上9点-11点——记忆 ⭕7步变态背书法 ✨第一遍：保持清醒头脑，不让其他事物干扰，理解知识点内容，思考其表达的意义，以及关键要素，划分成小部分内容进行记忆。 ✨第2遍：用记号笔在A4纸上标记出关键词，阅读书籍的同时抄写，试图将这段话以框架的形式重述出来。 ✨第3遍：合上书本，审视A4纸上的框架和关键词，卡住的地方做下标记。 ✨第4遍：合上书，但不再看关键词，默念而非复述，遇到有疑问的地方翻开书来看，直到完全背诵下来。 ✨第5遍：最后一次强化，这一遍可能会更快一些，不需要纠结于细节，否则可能会因小失大。 ✨第6遍：在睡觉前再次背诵框架和关键词，睡前背通的知识会被大脑视为重点知识重点加工，醒来马上复习就可以把短期记忆变成长期记忆，利用睡觉背书法来学习。 ✨第7遍：早上醒来后，你会发现很多之前遇到的问题地方都迎刃而解了。

2024年PTE备考必备资料清单𐟓š 在备考PTE的过程中，找到正确的学习方法固然重要，但备考资料也是不可或缺的。不要再盲目收集资料了！这里为大家整理了一些PTE备考必备的法宝，赶紧收藏吧！ 𐟔𙣀ŠPTE备考计划表》包含50分、60分、70分、80分和长短期备考计划，帮助大家合理安排复习时间。 𐟔𙣀ŠRA高频鸡精解析》将RA高频内容进行了五步拆分，方便大家对照文本练习。其中标记了RA高频的意群划分、连续失爆、单词重音、易错单词的音标，多角度练习发音。 𐟔𙣀ŠFIB固定搭配和惯用法》整理了高频题中出现的固定用法搭配，多背核心词汇，考试就像看一样简单。 𐟔𙣀ŠRO速记口诀》将所有高频中的文章信号词和记忆点形成了口诀，并且都覆盖了释义，对基础比较差，着急出分的考生简直是量身定做的。 𐟔𙣀ŠWFD简易背诵口诀》高频文本做了意群划分还纳入了释义，进一步加强了对大脑的记忆。 𐟔𙣀ŠSST关键词高频鸡精汇总》汇总了高频题里生难词和易错词，用来复习难词的拼写。以上资料均为电子版，大家可以导入电子设备开始学习啦！

专栏内容推荐

2589 x 1432 · jpeg
NLP之Bi-LSTM(在长句中预测下一个单词) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

4096 x 2563 · jpeg
人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导（转载） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1024 x 709 · jpeg
Long Short-Term Memory Networks (LSTM)- simply explained! | Data Basecamp
素材来自:databasecamp.de

850 x 713 · png
长短时记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的优缺点分析-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1855 x 855 · jpeg
[干货]深入浅出LSTM及其Python代码实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2048 x 2176 · jpeg
pytorch使用lstm_在PyTorch中使用Bi-LSTM生成文本-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
640 x 681 · jpeg
LSTM的簡單介紹，附情感分析應用 - 每日頭條
素材来自:kknews.cc

794 x 618 · png
Pytorch深度学习 - RNN、LSTM结构解读_pytorch lstm 计算词间关系-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
3088 x 1670 · png
LSTM神经网络相关_convlstm公式理解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1075 x 805 · png
[基础知识补全计划]LSTM卷积化_Convolutional LSTM Network: A Machine Learning - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1224 x 695 · jpeg
对RNN和LSTM的简单理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1031 x 623 · png
LSTM与ConvLSTM_lstm和convlstm-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1071 x 626 · png
【Bi-LSTM】基于双向长短期记忆（Bi-LSTM）需求预测研究(Matlab代码实现）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1620 x 1098 · jpeg
一张图介绍LSTM整个网络的输入、词表征、隐藏层的运算、LSTM的输出（详细介绍整个网络的结构）_lstm输入层隐含层输出层介绍-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
2404 x 1354 · png
LSTM的架构 | Solsticev
素材来自:solsticev.github.io

1874 x 1170 · png
序列标注 - Bi-LSTM CRF(命名实体识别) - 《算法》 - 极客文档
素材来自:geekdaxue.co
1098 x 853 · png
人人都能看懂的LSTM_lstm的回望窗口-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

730 x 1030 · png
一种可动态配置词典的LSTM中文切词_地址切词-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1654 x 1304 · png
LSTM全网最强大厂面试级深度的知识点整理（附代码）_双向lstm三层-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 604 · jpeg
长短时记忆网络（LSTM）完整实战：从理论到PyTorch实战演示-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1057 x 908 · jpeg
pytorch lstm源代码解读 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

946 x 1000 · png
电气工程学报-年, 第卷, 第期
素材来自:cjeecmp.cn
1434 x 904 · png
LSTM结构解析_lstm的网络结构-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

699 x 272 · jpeg
NLP系列（5）文本实体识别（LSTM）pytorch - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1133 x 703 · png
多层LSTM_利用文字描述构建多层lstm-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
960 x 600 · png
快速入门：掌握LSTM+Informer时间序列预测的关键步骤！
素材来自:xbeibeix.com

1087 x 676 · png
The Long Short-Term Memory (LSTM) Network from Scratch | MLearning.ai
素材来自:medium.com
735 x 1117 · png
基于word2vec预训练词向量+Bi-LSTM实现Amazon评论情感二分类程序_word2vec训练电商评论词向量-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

677 x 318 · jpeg
如何最简单、通俗地理解LSTM？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

847 x 322 · png
LSTM基本原理及实践（上）_lstm文本分类原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1039 x 526 · png
The Ultimate Guide to Building Your Own LSTM Models
素材来自:projectpro.io

707 x 764 · png
LSTM结构原理与代码实践_51CTO博客_详述lstm结构
素材来自:blog.51cto.com
1748 x 1188 · jpeg
从简单RNN到带Attention LSTM机器翻译基本思路 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1160 x 600 · png
Pytorch深度学习 - RNN、LSTM结构解读_pytorch lstm 计算词间关系-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

591 x 347 · png
Pytorch深度学习 - RNN、LSTM结构解读_pytorch lstm 计算词间关系-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)