在当前的科技浪潮中，LSTM（长短期记忆网络）正如火如荼地发展着！今年，LSTM的原作者们提出了xLSTM和Vision-LSTM，巧妙破解了以往模型的局限性，这一进展无疑为研究领域注入了新鲜血液。此外，LSTM与Transformer的结合已在《Nature》上赫然登场，其融合模型在多任务实时预测中表现出色，即便是在数据保留率仅为50%的情况下，性能仍可首屈一指。 就在不久前，我们又见证了LST ...

近年来，长短期记忆网络（LSTM）在深度学习研究中引起了广泛关注，特别是在序列数据处理中的应用效果十分显著。随着技术的不断演进，LSTM的原作者公布了两种创新变种——xLSTM和Vision-LSTM，这些新技术不仅解决了传统LSTM的多项缺陷，还打破了以往在处理复杂数据时的局限性。这一进展为机器学习领域带来了新的活力，并为未来的研究指明了方向。

我们将中文文本情感分析分为三大类型，第一个是应用情感词典和句式结构方法来做的；第二个是使用传统机器学习方法来做的，例如Bayes、SVM等；第三个是应用深度学习的方法来做的，例如LSTM、CNN、LSTM+CNN、BERT+CNN等。 这三种方法中，第一种不需要人工标注 ...

在 LSTM Cell 中，包含了通常意义上的遗忘门（点乘，决定什么要从状态中去除），输入更新门（按位相加，决定什么要添加到状态中去），输出门（点乘，决定状态的输出是什么）。 CNN 在计算机识别领域中应用广泛，其捕捉局部特征的能力非常强，为分析和利用 ...

一种突破性的新型人工智能模型能够从超声波视频中检测出不同肺部疾病的存在，准确率高达 96.57%，它甚至能够区分异常是由肺炎、COVID-19 还是其他疾病引起的。该模型由澳大利亚查尔斯-达尔文大学（CDU）、联合国际大学（United International University）和澳大利亚天主教大学（ACU）的研究人员开发，能够识别不同肺部疾病的特定模式，其性能优于之前在相同超声波数据集上 ...

铵泰克还利用遗传算法和模拟退火等智能优化手段，增强了网络的自适应能力。这些技术结合，使得系统能够自动调整QoS（服务质量）策略，确保不同类型的数据流能够以最优的方式通过网络。这种灵活自适应的特性，尤其适用于现代企业对网络资源的高效管理需求。

MiniMax有点“变味儿”了？ 此前，凭借海螺AI等C端产品在海外爆火的大模型厂商MiniMax，近期打出了一张“技术牌”。 1月15日，他们发布并开源新一代01系列模型（基础语言大模型 MiniMax-Text-01 ...

当然，除了PyTorch开发框架和Transformer架构之外；同时还有谷歌公司开发的Tensorflow框架，以及CNN——卷积神经网络和RNN——循环神经网络，以及LSTM——长短期记忆网络等变种神经网络架构模型。 因此，每个对神经网络技术感兴趣的爱好者，都可以选择其中的一种 ...

英伟达在CES 2025 上宣传了他的 NVIDIA Isaac GR00T 合成运动生成的框架 ,可以采集运动数据，通过模仿学习（Imitative Learning）帮助开发者生成海量的合成运动数据，从而训练人形机器人。以下是 GR00T ...

门控并非新概念，在LSTM等架构中已经得到了广泛应用 ... 它将序列处理问题转化为类似于CNN处理图像的方式，通过卷积操作来捕获序列信息。