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Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,被Alex Graves进行了改良和推广。
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OpenVINO2021.4版本中场景文字检测与识别模型的推理使用
场景文字检测与识别模型 OpenVINO2021.4支持场景文字检测是基于MobileNetV2的PixelLink模型,模型有两个分别是text-de...
使用前馈卷积神经网络(convnets)来解决计算机视觉问题,是深度学习最广为人知的成果,但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。
实体识别通常被当作序列标注任务来做,序列标注模型需要对实体边界和实体类别进行预测,从而识别和提取出相应的命名实体。在BERT出现以前,实体识别的SOTA...
以往的知识蒸馏虽然可以有效的压缩模型尺寸,但很难将teacher模型的能力蒸馏到一个更小词表的student模型中,而DualTrain+SharedP...
Vision Transformer成功的原因被认为是由于Self-Attention建模远程依赖的能力。然而,Self-Attention对于Tran...
实用AI地提出,最早可以追溯到1914年。当时Leonardo Torres y Quevedo构建了第一个工作的国际象棋机器终端游戏玩家。当时,国际象...
长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),由Hochreiter和Schmidh...
1. 通过神经网络(NN)自动生成标注的「自监督学习」:至少可以追溯到我1990-91年的工作。 (I) 通过预测编码在一个循环神经网络(RNN)中...
时间序列预测是数据分析中的一个重要领域,它涉及到基于历史数据预测未来值。随着深度学习技术的发展,长短期记忆(LSTM)神经网络因其在处理序列数据方面的优...
情感分析是自然语言处理(NLP)领域的一项重要任务,旨在识别和提取文本中的主观信息,如情感倾向、情感强度等。随着深度学习技术的发展,基于LSTM(长短期...
长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够学习长期依赖信息。在实际应用中,LS...
语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支,它使计算机能够理解和处理人类语言。随着深度学习技术的发展,特别是长短期记忆(LSTM)神经网络的引入,语音识别...
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。随着深度学习技术的发展,特别是循环神经网络(RNN)及其...
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