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在Transformer时代重塑RNN，RWKV将非Transformer架构扩展到数百亿参数
Transformer 模型在几乎所有自然语言处理（NLP）任务中都带来了革命，但其在序列长度上的内存和计算复杂性呈二次方增长。相比之下，循环神经网络（RNNs）在内存和计算需求上…
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Transformer结构及其应用详解——GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2
在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题 效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态…
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打架识别，基于循环神经网络RNN的视频分类任务
哈喽，大家好。 今天给大家分享AI项目——打架识别。 使用的技术跟我们上次分享的摔倒识别不同，摔倒识别使用的是基于骨骼点的时空卷积神经网络，适用于人体骨骼行为，而这次分享的打架识别…
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打架识别，基于循环神经网络RNN的视频分类任务
哈喽，大家好。 今天给大家分享AI项目——打架识别。 使用的技术跟我们上次分享的摔倒识别不同，摔倒识别使用的是基于骨骼点的时空卷积神经网络，适用于人体骨骼行为，而这次分享的打架识别…
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聊聊图像识别：循环神经网络
本文转载自微信公众号「活在信息时代」，作者活在信息时代。转载本文请联系活在信息时代公众号。 循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)主要…
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从头开始构建，DeepMind新论文用伪代码详解Transformer
2017 年 Transformer 横空出世，由谷歌在论文《Attention is all you need》中引入。这篇论文抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 R…
