發(fā)布時(shí)間：2020-11-07

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——RNN ? 復(fù)雜系統(tǒng)的行為數(shù)據(jù)大多表現(xiàn)為時(shí)間序列，而RNN是時(shí)間序列預(yù)測(cè)的主要工具，因此用RNN來(lái)自動(dòng)建模是一個(gè)主力方向。使用RNN進(jìn)行建模，其記憶機(jī)制可以捕捉到復(fù)雜系統(tǒng)的長(zhǎng)程關(guān)聯(lián)。 ? 基于 RNN

發(fā)布時(shí)間：2020-05-12

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題，我們采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以利用文本的語(yǔ)義信息進(jìn)行議題的學(xué)習(xí)。 ? ? ? ?2）?文章引入triplet loss將兩種不同實(shí)體（議員和議題）的表示映射到同一個(gè)空間，以進(jìn)行議題和議員表示的聯(lián)

發(fā)布時(shí)間：2020-03-10

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（RNN），來(lái)預(yù)測(cè)隨著時(shí)間的推移新感染病例的數(shù)量。 ? 論文使用2003年SARS流行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，納入了COVID-19流行病學(xué)參數(shù)，如傳播概率、潛伏率、恢復(fù)率和接觸人數(shù)。由于相對(duì)較小的數(shù)

發(fā)布時(shí)間：2019-12-30

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序整體排名的任務(wù)，提出了一種簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的人物重新識(shí)別的解決方案。其中，每個(gè)基本排名都由一個(gè)具有單個(gè)人員身份的標(biāo)識(shí)符來(lái)體現(xiàn)。 ? 該解決方案通過(guò)使用RNN輸出在不同時(shí)間步長(zhǎng)上的時(shí)間池中的多個(gè)特征表示，學(xué)

發(fā)布時(shí)間：2019-12-18

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發(fā)布了深度學(xué)習(xí)推理引擎平臺(tái)TensorRT 5，但TensorRT 5僅支持CNN，而現(xiàn)在的大多數(shù)語(yǔ)音模型需要RNN，這一點(diǎn)一直為不少開(kāi)發(fā)者詬病。在今天的發(fā)布會(huì)上，黃教主發(fā)布了TensorRT的新版本

發(fā)布時(shí)間：2019-10-15

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過(guò)程中提高ConvNet的性能，而后基于跨幀軌跡進(jìn)行幀級(jí)別的檢測(cè)，以實(shí)現(xiàn)視頻的高精度檢測(cè)。 ? 同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了通過(guò)增加時(shí)間跨度，大大提高跟蹤器速度。 ? ? 與RNN結(jié)合的方法 ? 肖凡義（音譯）等人介

發(fā)布時(shí)間：2019-09-05

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的時(shí)間維數(shù)。 ? 在模型架構(gòu)中使用臨時(shí)卷積可以確保模型不會(huì)違反數(shù)據(jù)建模的順序。在該模型中，每個(gè)預(yù)測(cè)語(yǔ)音樣本被反饋到網(wǎng)絡(luò)上用來(lái)幫助預(yù)測(cè)下一個(gè)語(yǔ)音樣本，由于臨時(shí)卷積沒(méi)有周期性連接，因此它們比RNN訓(xùn)練地更

發(fā)布時(shí)間：2019-03-05

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Blunsom 提出了一種用于機(jī)器翻譯的新型端到端編碼器-解碼器結(jié)構(gòu) 。該模型可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）將給定的一段源文本編碼成一個(gè)連續(xù)的向量，然后再使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）作為解碼器將該狀態(tài)向