LSTM - AI在线

终于把 LSTM 算法搞懂了！！！

今天给大家分享一个强大的算法模型，LSTMLSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够有效地解决传统 RNN 在处理长序列时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。 LSTM 的核心思想是通过多个门控机制来控制信息的流动，这些门控机制可以选择性地保留或丢弃输入数据，从而帮助网络捕捉长时间跨度的依赖关系。 LSTM的工作原理LSTM 的核心思想是通过引入记忆单元来存储信息，并使用三个主要的门（输入门、遗忘门、输出门）来决定哪些信息应该保留，哪些信息应该遗忘，以及哪些信息应该更新。

网传Ilya Sutskever的推荐清单火了，掌握当前AI 90%

随着生成式 AI 模型掀起新一轮 AI 浪潮，越来越多的行业迎来技术变革。许多行业从业者、基础科学研究者需要快速了解 AI 领域发展现状、掌握必要的基础知识。如果有一份「机器学习精炼秘笈」，你认为应该涵盖哪些知识？近日，一份网传 OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理的一份机器学习研究文章清单火了。网友称「Ilya 认为掌握了这些内容，你就了解了当前（人工智能领域） 90% 的重要内容。」推荐清单：，Ilya Sutskever 重点关注 transformer 架构、循环神经网络

Nature子刊：科学家在类脑芯片上实现类似LSTM的功能，能效高1000倍

格拉茨技术大学的计算机科学家在 Nature 子刊上发表的一篇论文表明，他们找到了一种在神经形态芯片上模拟 LSTM 的方案，可以让类脑神经形态芯片上的 AI 算法能效提高约 1000 倍。随着智能手机的普及，手机游戏也越来越受欢迎。但视频游戏等程序会大量耗电耗能。与 GPU 等标准硬件相比，基于 spike 的神经形态芯片有望实现更节能的深度神经网络（DNN）。但这需要我们理解如何在基于 event 的稀疏触发机制（sparse firing regime）中模拟 DNN，否则神经形态芯片的节能优势就会丧失。比如