04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 000的话，那么这里的每个向量都是10,000维的。 6 循环神经网络解决的问题  卷积神经网络或全连接网络的局限性  同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  循环神经网络可以解决时序问题  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN) ?<1> = ?1(????<0> + ????<1> + ??) ̰? <1> = ?2(????<1> + ??) ? = ?1(???? + ???? + ??) ̰? = ?2(???? + ??) RNN的前向传播

5 训练模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 vi 8 循环神经网络 289 8.1 序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.4 读取长序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 8.4 循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312 8.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 8.4.2 有隐状态的循环神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 8.4.3 基于循环神经网络的字符级语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10.12 深度残差网络 10.13 DenseNet 10.14 CIFAR10 与 ResNet18 实战 10.15 参考文献 第 11 章 循环神经网络 11.1 序列表示方法 11.2 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 上发表了通过 BP 算法来进行表征学习的论文， BP 算法才获得了广泛的关注。 1982 年，随着 John Hopfild 的循环连接的 Hopfield 网络的提出，开启了 1982 年~1995 年的第二次人工智能复兴的大潮，这段期间相继提出了卷积神经网络、循环神经网络、反 向传播算法等算法模型。1986 年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人将 BP LeCun 等人将 BP 算法应用在手写数字图片识别上，取得 了巨大成功，这套系统成功商用在邮政编码识别、银行支票识别等系统上；1997 年，现在 应用最为广泛的循环神经网络变种之一 LSTM 被 Jürgen Schmidhuber 提出；同年双向循环 神经网络也被提出。 遗憾的是，神经网络的研究随着以支持向量机(Support Vector Machine，简称 SVM)为 代表的传统机器学习算

. 86 5.5.2 LocallyConnected2D [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.6 循环层 Recurrent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 5.6.1 RNN 转 换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 指导原则 batch_size=64, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val)) 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 有状态的循环神经网络模型中，在一个 batch 的样本处理完成后，其内部状态（记忆）会被记录 并作为下一个 batch 的样本的初始状态。这允许处理更长的序列，同时保持计算复杂度的可控 性。 你可以在 FAQ

存储驱动程序。但是，如果您已在生产环境中使 用设备映射器，红帽强烈建议您对容器镜像和容器根文件系统使用精简配置。否则，始终将 overlayfs2 用 于 Docker 引擎，或将 overlayFS 用于 CRI-O。 使用循环设备可能会影响性能。虽然您仍可以继续使用它，但会记录以下警告信息： devmapper: Usage of loopback devices is strongly discouraged for 1. 这里的 pod 数量是测试 pod 的数量。实际的 pod 数量取决于应用程序的内存、CPU 和存储要 求。 2. 系统中有一些控制循环需要迭代给定命名空间中的所有对象，作为对一些状态更改的响应。在单 一命名空间中有大量给定类型的对象可使这些循环的运行成本变高，并降低对给定状态变化的处 理速度。最大值假设系统有足够的 CPU、内存和磁盘来满足应用程序要求。 3. 每个服务端口和每个服务后端在 1. 这里的 pod 数量是测试 pod 的数量。实际的 pod 数量取决于应用程序的内存、CPU 和存储要 求。 2. 系统中有一些控制循环需要迭代给定命名空间中的所有对象，作为对一些状态更改的响应。在单 一命名空间中有大量给定类型的对象可使这些循环的运行成本变高，并降低对给定状态变化的处 理速度。最大值假设系统有足够的 CPU、内存和磁盘来满足应用程序要求。 3. 每个服务端口和每个服务后端在

非向量化版本的for循环花费了大约718 毫秒，向量化版本花费了大约33毫秒。 举例：如果你想计算向量? = ??， 矩阵乘法的定义就是：?? = σ? ?ij??， 用非向量化实现，? = ??. ?????(?, 1)， 并且通过两层循环???(?): ???(?):，得到 ?[?] = ?[?] + ?[?][?] ∗ ?[?] 。现在就有了 ? 和 ? 的两层循环，这就是非向量化。

发布策略定义 Application AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 控制器 循环 发布完毕 ComponentDefinition TraitDefinition Application snapshot (v1) 1) 统一从 Definition 中获取 应用工作负载类型和特征。 AppRevision v2 AppRevision v3 ① 创建 ② 第一次更新 ③ 第二次更新 多版本模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 控制器 循环 Application Deployment K8s Resource v1 K8s Resource v2 K8s Resource v3 指定不同版本的流量配比 多集群部署 --渐进式发布 AppRevision v1 AppRevision v2 AppRevision v3 多环境模式下 Application 的更新不 再实际操作资源，只生成版本快照 控制器 循环 Application Deployment K8s Resource v1 K8s Resource v2 K8s Resource v3 Application ENV 1 ENV

docker tag 对镜像进⾏标记 执⾏ docker push 推送镜像到仓库 修改 Kubernetes ⼯作负载的镜像版本 等待镜像拉取结束 等待 Pod 重建 查看修改后的代码效果 这直接拖慢了开发的循环反馈过程，每次修改，动辄需要数分钟甚⾄⼗分钟的等待时间。 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 Nocalhost 是⼀个云原⽣开发环境，希望让开发云原⽣应⽤像开发单体应⽤原始⼜简单。 Nocalhost 验。 为了快速理解 Nocalhost 重新定义的云原⽣开发环境，让我们⾸先站在不同的⻆⾊来看 Nocalhost 能给他们 带来什么。 开发⼈员： 摆脱每次修改需要重新 build 新镜像以及⻓时间的循环反馈，修改代码⽴即⽣效 ⼀键部署开发环境，摆脱本地环境搭建和资源不⾜的限制 本地 IDE 编辑器和开发环境联动，⽀持远程调试 图形化的 IDE 插件，⽆需熟悉 kubectl 命令即可完成云原⽣环境下的开发 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 7 / 7 落地案例 ⽬前，CODING 部分应⽤（100+微服务）正在使⽤ Nocalhost 进⾏开发，实践验证 Nocalhost 能极⼤提⾼开 发的循环反馈效率。 开源与社区共建 Nocalhost ⽬前是 100% 开源的，代码托管在 Github：https://github.com/nocalhost/nocalhost.git，并遵循 Apache-2

相机姿态恢复与场景三维结构恢复 • 求解相机参数和三维点云 • 如何处理循环回路序列和多视频序列？ • 如何高效高精度地处理大尺度场景？ • 如何处理动态场景？ • 如何处理快速运动和强旋转？ 复杂环境下的主要挑战 我们课题组的工作 • 面向大尺度场景的运动恢复结构 • ENFT-SFM：能够高效地处理大尺度场景下拍摄的循环回路和多 视频序列。 • 单目视觉的同时定位与地图构建 • RKSLAM：可以实时运行在移动设备上，并能处理快速运动和强 旋转 。 ENFT-SFM: Efficient Non- Consecutive Feature Tracking for Robust SFM 循环回路序列和多视频序列 • 如何将不同子序列上的相同特征点高效地匹配上？ • 如何高效地进行全局优化，消除重建漂移问题？ VisualSFM 结果 ENFT：高效的非连续帧特征跟踪 基于两道匹配的连续帧跟踪

确保部署大小与 Memcached CR spec 指定的大小相同。 使用 memcached Pod 的名称更新 Memcached CR 状态。 下面的小节解释了示例中的控制器如何监视资源以及如何触发协调循环。您可以跳过这些小节来直接进 入运行 Operator。 }, Spec: for(&cachev1.Memcached{}) 将 Memcached 类型指定为要监视的主要资源。对于 Memcached 类型的 每个 Add、Update 或 Delete 事件，协调循环都会为该 Memcached 对象发送一个协调 Request 参数， 其中包括命名空间和名称键。 owns(&appsv1.Deployment{}) 将 Deployment 类型指定为要监视的辅助资源。对于 类型来更改监视事件转换方式以协调协调循环的请求。对于比主和从属资源更 复杂的 Operator 关系，您可以使用 EnqueueRequestsFromMapFunc 处理程序将监控事件转 换为一组任意协调请求。 有关这些配置和其他配置的详情，请参阅上游 Builder 和 Controller GoDocs。 5.3.2.4.3. 协调循 循环 每个控制器都有一个协调器对象，它带有实现了协调循环的 Reconcile()