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數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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【CDA干貨】解析 LSTM 訓練后輸出不確定：成因與破解之道

【CDA干貨】解析 LSTM 訓練后輸出不確定：成因與破解之道
2025-07-29
解析 LSTM 訓練后輸出不確定：成因與破解之道 在深度學習處理序列數(shù)據(jù)的領域，長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）憑借其捕捉長距離依賴關系的獨特能力，成為自然語言處理、時間序列預測、語音識別等任務的核心工具。然而，在實 ...

【CDA干貨】 LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關鍵

【CDA干貨】LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關鍵
2025-07-11
LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）家族中，長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）憑借其解決長序列依賴問題的獨特能力，成為處理時間序列、自然語言等序列數(shù)據(jù)的核心模型。而輸入長度作 ...

【CDA干貨】 LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略
2025-07-07
LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的一種變體，憑借獨特的門控機制，在處理時間序列數(shù)據(jù)和自然語言處理等領域展現(xiàn)出強大的能力。然而，在實際應用中，LSTM 模 ...

【CDA干貨】 LSTM 為何會產生誤差？深入剖析其背后的原因

【CDA干貨】LSTM 為何會產生誤差？深入剖析其背后的原因
2025-06-27
LSTM 為何會產生誤差？深入剖析其背后的原因? ? 在深度學習領域，LSTM（Long Short-Term Memory）網(wǎng)絡憑借其獨特的記憶單元設計，有效解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的問題，在處理時間序列數(shù) ...
LSTM與seq2seq有什么區(qū)別嗎？
2023-04-12
LSTM和Seq2Seq是兩種常見的深度學習架構，用于自然語言處理領域的序列任務。雖然這兩種架構都可以被用來解決類似機器翻譯或文本摘要之類的問題，但它們各自具有不同的優(yōu)缺點和應用場景。 LSTM LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡 ...
LSTM的一個batch到底是怎么進入神經(jīng)網(wǎng)絡的？
2023-04-12
LSTM（長短期記憶）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，廣泛應用于自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域。在使用LSTM模型時，輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進行訓練。下面將詳細介紹一個batch如何進入LS ...

為什么用Keras搭建的 LSTM 訓練的準確率和驗證的準確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡API，它簡化了深度學習模型的構建和訓練過程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)，適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時，有時會 ...
GRU和LSTM在各種使用場景應該如何選擇？
2023-04-10
在自然語言處理領域中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）是一種被廣泛使用的模型。其中，長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）是兩種流行的變體。這兩種模型在各種應用場景中都有所表現(xiàn)，但它們的優(yōu)點和缺點也不盡相同。 ...

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)？tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢在哪里？

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)？tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢在哪里？
2023-04-07
LSTM是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡架構，它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長序列訓練過程中產生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機制來控制信息的流動，其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...

如何進行多變量 LSTM 時間序列預測未來一周的數(shù)據(jù)？

如何進行多變量LSTM時間序列預測未來一周的數(shù)據(jù)？
2023-04-07
隨著時間序列分析的普及，LSTM 成為了深度學習中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對數(shù)據(jù)的自適應特征提取而聞名。然而，在實際應用中，我們通常需要通過多變量來預測未來時間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...
LSTM的cell個數(shù)是如何設置？
2023-04-04
LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）結構，具有較強的序列建模能力。在使用LSTM進行訓練時，其中一個重要的超參數(shù)是LSTM中cell（記憶單元）的個數(shù)，也稱為隱藏節(jié)點數(shù)。在本文中，我們將探討如何 ...
CRF和LSTM 模型在序列標注上的優(yōu)劣？
2023-03-31
序列標注是一種重要的自然語言處理任務，通常用于實體識別、命名實體識別、分詞、詞性標注等。在序列標注中，CRF和LSTM是兩種常用的模型，本文將比較它們在序列標注上的優(yōu)劣。 一、CRF 條件隨機場（CRF）是一種無向 ...

LSTM 模型后增加Dense（全連接）層的目的是什么？

LSTM模型后增加Dense（全連接）層的目的是什么？
2023-03-28
LSTM模型是一種用于處理時序數(shù)據(jù)的深度學習模型，它能夠有效地捕捉時間上的依賴關系。然而，在一些應用場景中，單純使用LSTM模型可能無法達到預期的效果，這時候可以考慮在LSTM模型后增加Dense（全連接）層來進一 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么？
2023-03-22
LSTM是一種經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，已經(jīng)廣泛應用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入層）是非常重要的一部分，它可以將輸入序列中的每個離散變量映射成一個連續(xù)向量，從而便于 ...

時間序列預測很火的一維CNN LSTM 結構，CNN和 LSTM 之間該如何連接？

時間序列預測很火的一維CNN LSTM結構，CNN和LSTM之間該如何連接？
2023-03-22
時間序列預測是一項重要的任務，許多研究人員和數(shù)據(jù)科學家都致力于提高其準確性。近年來，一維CNN-LSTM結構已成為時間序列預測中最受歡迎的模型之一，因為它可以同時利用CNN和LSTM的優(yōu)點。在本文中，我們將探討如 ...
LSTM如何來避免梯度彌散和梯度爆炸？
2023-03-22
LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡架構，主要應用于序列數(shù)據(jù)的處理。在訓練LSTM模型時，由于網(wǎng)絡層數(shù)和時間步長的增加，會出現(xiàn)梯度彌散和梯度爆炸的問題。本文將介紹LSTM是如何通過一系列的改 ...
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡輸入輸出究竟是怎樣的？
2023-03-15
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學習模型，其全稱為長短期記憶網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory Network）。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡相比，LSTM網(wǎng)絡具有更好的長期依賴性和記憶能力，因此能夠有效地處理時間序 ...

深度學習中 LSTM 的核心思想是什么？

深度學習中LSTM的核心思想是什么？
2020-07-13
LSTM全稱為：long short term memory，也叫作長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡，本質上是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。LSTM是為了解決一般的RNN長期依賴問題而被專門設計出來的。所有的RNN都具有一種重復神經(jīng)網(wǎng)絡模塊的鏈式形式。 ...

深度學習算法：CNN、RNN、 LSTM 、TensorFlow等之間的關系！

深度學習算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關系！
2020-05-27
用于實際問題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡可能具有10層以上的隱藏層。它的拓撲可能很簡單，也可能很復雜。網(wǎng)絡中的層越多，它可以識別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡中的層越多，計算所需的時間就越長，并且訓練起來就越困難。 ...

LSTM 與RNN之間存在什么關系？

LSTM與RNN之間存在什么關系？
2020-05-21
百度有云，LSTM，Long Short-Term Memory，長短期記憶網(wǎng)絡屬于時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。 RNN的一個核心思想是將以前的信息連接到當前的任務中來，例如，通過前面的視頻幀來幫助理解當前幀。如果RNN真的能夠這樣做的話，那 ...
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