深入GRU：解鎖模型測試新維度

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

2024-06-27 標(biāo)簽：mcu測試Gru 1226 0

GRU是什么？GRU模型如何讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更聰明 掌握時(shí)間 掌握未來

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

2024-06-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru深度學(xué)習(xí) 1687 0

GRU模型實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練 智能決策更精準(zhǔn)

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

2024-06-13 標(biāo)簽：Gru機(jī)器學(xué)習(xí)rnn 1339 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(yīng)用的基本計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。由于光流估計(jì)和局部特征匹配等不同任務(wù)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(biāo)簽：Gru特征提取匹配網(wǎng)絡(luò) 537 0

基于時(shí)空圖概率模型的不確定性衡量介紹

時(shí)空數(shù)據(jù)是復(fù)雜而又多樣化的數(shù)據(jù)，分析時(shí)空數(shù)據(jù)能為人類天氣預(yù)測（如華為盤古大模型）、地質(zhì)起伏預(yù)測、太陽黑子預(yù)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(biāo)簽：處理器編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2005 0

Transformer結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用詳解

本文首先詳細(xì)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(yīng)用工作的介紹...

2023-06-08 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru 2008 0

一文帶你了解RNN、LTSM、Seq2Seq、Attention機(jī)制

上一章我們詳細(xì)介紹了小樣本做文本分類中的膠囊網(wǎng)絡(luò)，那么這一章我們就來看看RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。大神們準(zhǔn)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(biāo)簽：數(shù)據(jù)Gru 1688 0

了解信息抽取必須要知道關(guān)系抽取

當(dāng)我們拿到一個(gè)信息抽取的任務(wù)，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(biāo)簽：數(shù)據(jù)庫Gru數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 2060 0