【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。
此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。
【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。
2024-09-28 11:55:41
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本课程通过一系列内容讲解和编码实战，按照由易到难，由浅入深的顺序展开，
让学员在实践中，依次对传统机器学习中的回归问题和分类问题，
基于传统机器学习的自然语言处理技术，神经网络和深度学习，
以及基于深度学习的自然语言处理技术进行编码实现，
使得学员可以在编码中对机器学习有一个直观的认识和体验，
在实践中完成理论联系实际的过程并加深对机器学习技术的理解与运用。
2022-06-23 10:40:13
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为提高网络编码的安全性提出了一种在信源处使用混沌序列与信源信息相结合，在信宿处列表译码的安全网络编码算法。该算法使用改进型Logistic映射产生混沌序列对信源消息进行处理，传输过程保持原有网络编码体制不变，可以抵抗多种窃听和污染攻击。经过系统仿真及理论分析可知，该算法舍弃部分带宽来保证网络的安全性，以较小的开销达到了信息论安全的要求。最终实现了混沌序列在安全网络编码算法中的应用。
2022-05-09 06:54:37
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安全技术-网络信息-面向组通信的网络编码优化构造及其相关技术研究.pdf
2022-05-06 13:00:12
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安全技术-网络信息-认知无线电网络中基于网络编码的机会路由性能研究.pdf
2022-04-29 12:00:59
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