https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=8

李宏毅深度学习

图很清楚的反映出两者的不同

Recurrent可以看成Recursive的特殊形式,即以特定方式组成的recursive

Recurrent NN vs Recursive NN的更多相关文章

  1. [pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn.moduleList

    1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和n ...

  2. Pytorch本人疑问(1) torch.nn和torch.nn.functional之间的区别

    在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: torch.nn.Conv2d()和torch.nn.functional.conv2d() 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看 ...

  3. 从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系

    从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系 relu多种实现之间的关系 relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现: torc ...

  4. 小白学习之pytorch框架(2)-动手学深度学习(begin-random.shuffle()、torch.index_select()、nn.Module、nn.Sequential())

    在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比 ...

  5. pytorch 损失函数(nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss)(思考多标签分类问题)

    一.BCELoss 二分类损失函数 输入维度为(n, ), 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率,则建议用该函数! 输入比如是3维,则每一个应该是在0--1区间内(随意通常配合sigm ...

  6. [原创]java WEB学习笔记86:Hibernate学习之路-- -映射 n-n 关系,单向n-n,双向n-n

    本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱 ...

  7. tf.nn.softmax & tf.nn.reduce_sum & tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

    tf.nn.softmax softmax是神经网络的最后一层将实数空间映射到概率空间的常用方法,公式如下: \[ softmax(x)_i=\frac{exp(x_i)}{\sum_jexp(x_j ...

  8. CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释

    摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.ma ...

  9. 论文笔记《Feedforward semantic segmentation with zoom-out features》

    [论文信息] <Feedforward semantic segmentation with zoom-out features> CVPR 2015 superpixel-level,f ...

随机推荐

  1. maven error: element dependency can not have character children

    就是Mavn pom.xml的解析错误,因为dependency这个标签中有不可见的垃圾字符,解决方法就是删掉重新打字进去就可以了. references: https://stackoverflow ...

  2. [转]你可能不知道的五个强大HTML5 API

    一.全屏 // 找到适合浏览器的全屏方法 function launchFullScreen(element) { if(element.requestFullScreen) { element.re ...

  3. Git回滚代码到某个commit

    回退命令: $ git reset --hard HEAD^ 回退到上个版本$ git reset --hard HEAD~3 回退到前3次提交之前,以此类推,回退到n次提交之前 $ git rese ...

  4. 16.翻译系列:EF 6 Code -First中使用存储过程【EF 6 Code-First系列】

    原文链接:https://www.entityframeworktutorial.net/entityframework6/code-first-insert-update-delete-stored ...

  5. nginx实现限速

    项目中有一个需求,需要限制每个容器的网速,避免某些容器占用太多资源,导致其他容器无法使用,但是docker对于网速的限制支持的有点弱,由于容器中的所有进程和APP的交互都是通过nginx的,所以就想到 ...

  6. [Memcached] telnet命令

    一:连接命令 在windows下的cmd或者Linux执行 telnet 127.0.0.1 11211 (如果此处报错"telnet不是内部或外部命令",一定是没有安装telne ...

  7. [转]kindeditor隐藏上传图片框网络图片或本地上传的功能

    原文地址:http://www.lingchenliang.com/post/154.html kindeditor富文本编辑器点击上传图片按钮,在弹出的窗口中去掉上传网络图片的功能,只留下本地上传, ...

  8. 我们为什么要在Android中使用RxJava

    本文翻译来自–>Why should we use RxJava on Android 另外: 微凉一季 再另外: 微凉一季 感觉RxJava近期风生水起,不学习一下都不好意思了.洒家也是初学R ...

  9. 【iCore1S 双核心板_ARM】例程十七:FSMC实验——读写FPGA

    实验现象: 先烧写FPGA程序,再烧写ARM程序,ARM程序烧写完毕后即开始读写RAM测试,测试成功,绿色ARM·LED亮,测试失败,红色ARM·LED闪烁. 核心代码: int main(void) ...

  10. bootstrap的css和html设计规范

    1,css设计规范 http://www.runoob.com/bootstrap/bootstrap-css-codeguide-html.html 2,html设计规范 http://www.ru ...