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图解 RNN 背后的数学原理

0引言 现在,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,大多并不想知道背后到底是如何运作的。但是如果我们能够掌握这些背后的原理,对于使用起来岂不更好。今天我们就来讨论下循环神经网络及其背后的基本数学原理,这些原理使得循环神经网络能够做到其他神经网络做不到的事情。 〄 RNN (循环神经网络)。 这篇文章的目的是对循环神经网络的功能、结构提供一个直观的认识。 一个神经网络通常取自变量 (或一组自变量)和因变量 ,然后它学习 和 之间的映射(我们称之为训练),一旦训练完成,当给定一个新的自变量,就能预测相应的因变量。 但如果数据的顺序很重要呢?想象一下,如果所有自变量的顺序都很重要呢? 让我来直观地解释一下吧。 只要假设每个蚂蚁是一个独立变量,如果一个蚂蚁朝着不同的方向前进,对其他蚂蚁来说都没关系,对吧?但是,如果蚂蚁的顺序很重要怎么办? 此时,如果一只蚂蚁错过或者离开了群体,它将会影响到后面的蚂蚁。 那么,在机器学习空间中,哪些数据的顺序是重要的呢? 自然语言数据的词序问题 语音数据 时间序列数据 视频/音乐序列数据 股市数据 等等 那...

解析call、apply、bind三者区别及实现原理

关注前端技术专栏,回复“资源”免费领取全套视频教程 前言 不管在写插件,还是写框架,又或者其它业务开发中。我们都会遇到在执行函数的时候,如果需要保证函数内部this不被污染或者说需要使函数内部this指向到指定对象的时候,都会按情况分别使用到call、apply、bind方法来实现需求。 那么,你知道它们三者之间的区别吗?又分别如何实现的呢?接下来,请准我一一道来并分别实现它们吧~ 正文 call、apply、bind的区别 bind bind与call或apply最大的区别就是bind不会被立即调用,而是返回一个函数,函数内部的this指向与bind执行时的第一个参数,而传入bind的第二个及以后的参数作为原函数的参数来调用原函数。 用一个例子来理解一下吧 letobj={ name: 'wujia', fn: function (a, b, c) {console.log(this.name, a, b, c)}}window.name = '吴佳'let nFn = obj.fn.bind(window, '第一个参数')nFn('第二个参数','第三个参数')// 最后输出:吴...

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