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LSTM - 长短期记忆网络

循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考,就像你阅读本文时,不会从头去重新学习一个文字,人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆,不能解决这一个问题,循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题,在循环神经网络中,通过循环可以解决没有记忆的问题,如下图: <center><img width="150" alt="RNN-rolled" src="https://oscimg.oschina.net/oscnet/0436cf25dd8a0c602d293b0def07f78a.png"></center> 看到这里,你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆。我们把这个图展开: 可以看出,我们输入 $X_0$ 后,首先警告训练,得到输出 $h_0$,同时会把这个输出传递给下一次训练 $X_1$,普通的神经网络是不会这样做的,这时对 $X_1$ 进行训练时,输入就包括了 $X_1$ 本身和 训练 $X_0$ 的输出,前面的训练对后面有印象,同样的道理,之后的每一次训练都收到了前面的输出的...

从网络I/O模型到Netty,先深入了解下I/O多路复用

本文是Netty系列第3篇 上一篇文章我们了解了Unix标准的5种网络I/O模型,知道了它们的核心区别与各自的优缺点。尤其是I/O多路复用模型,在高并发场景下,有着非常好的优势。而Netty也采用了I/O多路复用模型。 那Netty是如何实现I/O多路复用的呢? Netty实际上也是一个封装好的框架,它的本质上还是使用了Java的NIO包(New IO,不是网络I/O模型的NIO,Nonblocking IO)包,Java NIO包里面使用了I/O多路复用。 所以,本文作为一个前置知识+高频面试题章节(手动狗头),一起来深入了解下I/O多路复用模型吧。 本文预计阅读时间5分钟,将重点回答以下两个问题: I/O多路复用模式有哪些实现?select/poll/epoll select/poll/epoll有什么区别 1.I/O多路复用模式的实现 这是我们上一篇讲I/O多路复用使用的图,可以再回顾一下I/O多路复用模型。 多个的进程的IO可以注册到一个复用器(selector)上,然后用一个进程调用select,select会监听所有注册进来的IO。 举个例子。在BIO模式中,一个老师(应用...

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