What are Recurrent Neural Networks (RNNs)?
为什么重要：循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络，旨在通过维持内部状态来处理序列数据。
对来自四川东部和邻近地区的Pholcus蜘蛛（Araneae，pholcidae）的多样性调查，描述了1805年的六种新物种，pholcus walckenaer属的三个新物种蜘蛛，来自东方西丘恩（Eastern Sichuan）以及东方人（Northering Sichuan）的多元化调查（东北Yunnan and Yunnan和Westernnan和Westernnan and Yunnan and Westernnan）。它们属于三个物种群，包括六个新描述的物种：pholcus qiaojia li，li＆yao，sp。十一月。 （♂♀，Yunnan）在Bidentatus集团中； P.
Full Steam ahead at Arnn Elementary
这是动手学习的一天，美国陆军工程兵团 - 日本区（USACE JED）的指挥官Patrick Biggs上校访问了John O. Ar ...
A Simple Implementation of the Attention Mechanism from Scratch
注意力如何帮助诸如RNNS之类的模型减轻消失的梯度问题并捕获单词之间的远程依赖性，从而首先在数据科学方面出现了从头开始的注意机制的简单实现。
Лекорню заявил о сблизжении Су-35 ВКС РФ с французским БПЛА над Средиземным морем
3月2日，星期日，俄罗斯战斗机SU-35与法国无人机收割机造成了危险的和解，该收割者在地中海东部的国际水域进行了情报飞行。 3月5日，法国塞巴斯蒂安·莱克恩尼（Sebastien Lekornny）在X上宣布了这一点（以前是Twitter）。
Cnemaspis enneaporus Rujirawan、Aksornneam & Aowphol，位于 Rujirawan、Aksornneam、Yodthong、Pawangkhanant、Stuart et Aowphol，2025。Sai Yok Rock Gecko | จิ้งจกนิ้วยาวไทรโยค|| DOI：doi.org/10.3897/zookeys.1226.138464 摘要根据形态学和分子数据，在泰国西部北碧府 Wang Khrachae 区描述了 Cnemaspis siamensis 组的一个新物种。新种 Cnemaspis enneaporus R
Recurrent Drafter for Fast Speculative Decoding in Large Language Models
我们提出了 Recurrent Drafter (ReDrafter)，这是一种先进的推测解码方法，可实现大型语言模型 (LLM) 推理的最先进的加速。性能提升由三个关键方面推动：(1) 利用循环神经网络 (RNN) 作为 LLM 隐藏状态的草稿模型条件，(2) 对波束搜索结果应用动态树注意算法以消除候选序列中的重复前缀，以及 (3) 通过 LLM 中的知识提炼进行训练。ReDrafter 使用 PyTorch 将 MT-Bench 中的 Vicuna 推理速度提高了 3.5 倍……
Time Series Are Not That Different for LLMs
利用 LLM 的力量进行时间序列建模基础模型推动了计算语言学和计算机视觉领域的最新进步，并在人工智能 (AI) 中取得了巨大成功。成功的基础模型的关键思想包括：海量数据：庞大而多样的训练数据涵盖了全面的分布，使模型能够近似任何潜在的测试分布。可转移性：记忆和回忆所学信息的机制，例如提示 [1] 和自我监督的预训练 [2]，使模型能够有效地适应新任务。在 LLM 成功之后，时间序列基础模型的开发变得更加密集。图片来自论文 https://arxiv.org/pdf/2403.14735.大型时间序列基础模型 (LTSM)随着基础模型在计算语言学领域的成功，越来越多的研究工作旨在在另一种类型的序列
Arnn Elementary students become changemakers for school project
日本相模原家庭住宅区 – 里奥·琼斯戴着浓密的灰色假发，胡须遮住了大部分脸，看起来就像列奥纳多·达·芬奇的照片......
#418 – Israel-Palestine Debate: Finkelstein, Destiny, M. Rabbani & Benny Morris
Norman Finkelstein 和 Benny Morris 是历史学家。Mouin Rabbani 是中东分析家。Steven Bonnell（又名 Destiny）是政治直播员。请查看我们的赞助商来支持此播客：- ExpressVPN：https://expressvpn.com/lexpod 可免费获得 3 个月- Babbel：https://babbel.com/lexpod 并使用代码 Lexpod 可获得 55% 的折扣- Policygenius：https://policygenius.com/lex- Eight Sleep：https://eightsleep.co
Arnn Elementary students hear veteran stories for school project
日本相模原家庭住宅区 – 随着女儿对世界越来越好奇，三级准尉埃迪·萨尔达里尼 (Eddie Saldarini) 说她经常...
优化问题涉及从各种选项中确定最佳可行答案，这在现实生活中以及大多数科学研究领域中都经常看到。然而，有许多复杂问题无法用简单的计算机方法解决，或者需要花费大量时间才能解决。
torch time series continued: A first go at multi-step prediction
我们继续探索使用 torch 进行时间序列预测，转向为多步预测设计的架构。在这里，我们通过多层感知器 (MLP) 增强了“主力 RNN”，以推断未来的多个时间步。
Introductory time-series forecasting with torch
这篇文章介绍了使用 torch 进行时间序列预测。核心主题是数据输入和 RNN（GRU/LSTM）的实际使用。即将发布的文章将以此为基础，并介绍越来越复杂的架构。
Understanding SoTA Language Models (BERT, RoBERTA, ALBERT, ELECTRA)
大家好，现在有大量的语言模型！其中许多都有自己独特的学习“自监督”语言表示的方式，可供其他下游任务使用。在本文中，我决定总结当前的趋势并分享一些关键见解，以将所有这些新方法粘合在一起。😃（幻灯片来源：Delvin 等人，斯坦福 CS224n）问题：上下文无关/原子词表示我们在上一篇文章中从上下文无关方法开始，例如 word2vec、GloVE 嵌入。这些方法的缺点是它们不考虑句法上下文。例如“开立银行账户”与“在河岸上”。单词 bank 的含义取决于单词所处的上下文。解决方案 #1：上下文单词表示借助 ELMo，社区开始构建前向（从左到右）和后向（从右到左）序列语言模型，并使用从这两个模型（连
Recurrent Neural Networks: building GRU cells VS LSTM cells in Pytorch
RNN 相对于 transformer 有哪些优势？何时使用 GRU 而不是 LSTM？GRU 的方程式到底是什么意思？如何在 Pytorch 中构建 GRU 单元？
