Gru

深入GRU：解鎖模型測試新維度

之前帶大家一起使用Keras訓練了一個GRU模型，并使用mnist的手寫字體數(shù)據(jù)集進行了驗證。本期小編將繼續(xù)帶來一篇擴展，即GRU模型的測試方法。盡管我...

2024-06-27 標簽：mcu測試Gru 1236 0

GRU是什么？GRU模型如何讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡更聰明 掌握時間 掌握未來

大家平時經(jīng)常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認識下CNN，CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network），這是一種在人...

2024-06-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡Gru深度學習 1723 0

GRU模型實戰(zhàn)訓練 智能決策更精準

上一期文章帶大家認識了一個名為GRU的新朋友, GRU本身自帶處理時序數(shù)據(jù)的屬性,特別擅長對于時間序列的識別和檢測(例如音頻、傳感器信號等)。GRU其實...

2024-06-13 標簽：Gru機器學習rnn 1350 0

基于RGM的魯棒且通用的特征匹配

在一對圖像中尋找匹配的像素是具有各種應用的基本計算機視覺任務。由于光流估計和局部特征匹配等不同任務的特定要求，以前的工作主要分為稠密匹配和稀疏特征匹配，...

2023-11-27 標簽：Gru特征提取匹配網(wǎng)絡 553 0

基于時空圖概率模型的不確定性衡量介紹

時空數(shù)據(jù)是復雜而又多樣化的數(shù)據(jù)，分析時空數(shù)據(jù)能為人類天氣預測（如華為盤古大模型）、地質(zhì)起伏預測、太陽黑子預測、紅綠燈優(yōu)化調(diào)度、共享單車投放規(guī)劃等方面帶來...

2023-08-25 標簽：處理器編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡 2019 0

Transformer結(jié)構(gòu)及其應用詳解

本文首先詳細介紹Transformer的基本結(jié)構(gòu)，然后再通過GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名應用工作的介紹...

2023-06-08 標簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡Gru 2020 0

一文帶你了解RNN、LTSM、Seq2Seq、Attention機制

上一章我們詳細介紹了小樣本做文本分類中的膠囊網(wǎng)絡，那么這一章我們就來看看RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）。大神們準備好了嗎，我們要發(fā)車了～ 首先就是我們?yōu)槭裁葱枰?..

2021-09-27 標簽：數(shù)據(jù)Gru 1693 0

了解信息抽取必須要知道關(guān)系抽取

當我們拿到一個信息抽取的任務，需要明確我們抽取的是什么，”今天天氣真冷“，我們要抽的天氣的狀態(tài)天氣-狀態(tài)-冷，而非 今天-氣候-冷(雖然也可以這樣抽)，...

2021-04-15 標簽：數(shù)據(jù)庫Gru數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 2068 0