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1.3.RNN模型_哔哩哔哩_bilibili
此公式来自于吴恩达P1.3视频
按公式推测rnn内部结构,如有错误，敬请指正
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-797250.html
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动图录制软件：Cockos Incorporated | LICEcap 参考链接：导出除了ABC外，比较小的FBX文件用法 一、引用模型的处理： 1、大米 模型创建 + 多层复制 + 碰撞刚体 2、容器 模型创建 + 底面 + 碰撞刚体 3、玻璃棒 模型创建 + 添加搅动动画 + 碰撞刚体 二
视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1ve411u7nE?p=3spm_id_from=pageDrivervd_source=044ee2998086c02fedb124921a28c963（搬运） 1. vellum hair 带旋转（orient） 2.开启 mis orienation的区别 如果没开启没法读取正确的orient值 3.orient pin pin 开启orient pin的时候 bend的大小就是跟随的强度 （可以用remove 移除）
深度学习往往感觉像是在雪山上找到自己的道路。拥有坚实的原则会让你对做出决定更有信心。我们都去过那里 在上一篇文章中，我们彻底介绍并检查了 LSTM 单元的各个方面。有人
参考： https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computer-vision/multiscale-object-detection.html 区域卷积神经网络 region-based CNN R-CNN首先从输入图像中选取若干（例如2000个）提议区域，并标注它们的类别和边界框（如偏移量）。用卷积神经网络对每个提议区域进行前向传播以抽取其特征。 接下来，我们
将单词序列转换为向量，这里有五个单词，然后对于每一个单词都进行独热编码，编码成一个特定的向量。 对于RNN网络，需要一次性读取多个句子，那么涉及到batch_size，这里第二个表达就是：batch,单词，单词的表达方式 这里生成一个5 x 100的向量，对于每一个单词我们都
来自B站视频，API查阅，TORCH.NN RNN可以处理变长序列，是因为其每个时刻的参数是共享的 RNN每算出一个时刻都可以输出，适合流式输出，但串行计算比较慢，无法获取太长的历史信息 RNN 初始隐状态不提供默认是0，输出包括两部分：所有时刻的输出 (batch_size,seq_len,out_hidden_si
RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 表示方法：[seq_len:一句话的单词数,feature_len：每个单词的表示方法] 文本信息的表达方式： one-hot：多少个
来自B站视频，API查阅，TORCH.NN RNN可以处理变长序列，是因为其每个时刻的参数是共享的 RNN每算出一个时刻都可以输出，适合流式输出，但串行计算比较慢，无法获取太长的历史信息 RNN 初始隐状态不提供默认是0，输出包括两部分：所有时刻的输出 (batch_size,seq_len,out_hidden_si
比之前多了一个圈 这个圈包含t时刻之前的数据特征，主要用在NLP自然语言处理中。 只用最后一个结果ht，前面的当做中间结果 会把之前看到的都记下来，但第n句话和第一句话之间联系不太大，没必要 考虑词的 前后顺序和相关性 构建词向量，不断向后滑动学习 cbow输入上下
