散落谢环球各地的，RNN神教，信徒，不时置信并等候着RNN回归的那天，毕竟，仰仗弱小的顺序和上下文感知才干，RNN曾在各种义务中表现冷艳，直到起初遭逢了反向训练的瓶颈，因ScalingLaw而跌落神坛...

经常使用的技术跟咱们上次分享的摔倒识别不同，摔倒识别经常使用的是基于骨骼点的时空卷积神经网络，实用于人体骨骼行为，而这次分享的打架识别经常使用的是循环神经网络RNN，可以成功更通用的视频分类义务，.....

引言如今，关于机器学习、深度学习和人工神经网络的讨论越来越多了，但程序员往往只想把这些魔幻的框架用起来，大多并不想知道面前究竟是如何运作的，然而假设咱们能够把握这些面前的原理，关于经常使用起来岂不更好...

1.神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合恣意函数的黑盒子，只需训练数据足够，给定特定的x，就能获取宿愿的y，结构图如下，将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，经过网络之后就能够在输入层获取特...

递归神经网络，RNN，是一类神经网络，包括一层内的加权衔接，与传统前馈网络相比，衔接仅馈送到后续层，由于RNN包括循环，所以它们可以在处置新输入的同时存储消息，这种记忆使它们十分适宜处置肯定思考事前输...

Seq2Seq，Sequence，to，Sequence，模型是一种用于处置序列数据的神经网络架构，宽泛运行于人造言语处置，NLP，义务，如机器翻译、文本生成、对话系统等，它经过编码器，解码器架构将输...