1 门控循环单元(GRU)
1.1 GRU概述
1_study/DeepLearning/基础神经网络/循环神经网络#GRU
上一节讲解的扩散方程主要由以下两部分组成:
关于平面线积分的前置知识可参考之前的第19课时的内容
假设在空间向量场$\vec{F}=P\hat{i}+Q\hat{j}+R\hat{k}$的作用下,物体运动轨迹为$c$,则物体的
与序列相关的有趣概念
序列预测的相关概念:
在上一课时中,对于$\vec{F}=<P,Q,R>$的三维向量场,提出了散度定理: $$∯_S<P,Q,R>\cdot \hat{n}dS=\int \! \! \!\int \! \! \!\int_D (P_x+Q_y+R_z)dV$$
定义三维空间下的$Del$算子:$\nabla=<\partial{}/\partial{x},\partial{}/\partial{y},\partial{}/\partial{z}>$
对于普通三元函数$f$,$\n
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前情回顾:
以上的两种示例都属于现实中的特殊情况,本节课程则提出了更为通用的计算方法: $$Flux=\int \! \! \! \int _S\vec{F}\hat{n}dS=\pm \int \! \! \! \int _S\vec{F}\
球坐标系是三维坐标系的一种,以坐标原点为参考点,点$P$的坐标由方位角$\theta$(线$OP$投影到$xy$平面后与$x$轴的夹角)、仰角$\phi$(线$OP$与$z$轴的夹角)和距离$\rho$(点到原点的距离)构成。经纬度就是球坐标系的一种常见形式,其中$\theta$与经度相似,$\phi$与维度相似。
球坐标化通过以下公式实现从$(x,y,z)$到$(\rho,\phi,\theta)$的转化: $$\begin{equation} \left