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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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一個聯合的meta-reweighting的策略來自然的進行整合
數據自增強是一個小樣本任務可行的解法,對于 token-level 的 NER 任務,token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強也有局限性,我們需...
本文的 basic 模型使用 BERT+BiLSTM+CRF 進行 NER 任務。首先給定輸入序列 ,使用預訓練的 BERT 得到每個 token 的表征。
為了保持簡單,并且利用當今機器的數學和計算能力,可以將神經網絡設計為一組層,每層包含節點(大腦神經元的人工對應物),其中層中的每個節點連接到下一層中的節點。
隨著社交媒體和物聯網(IoT)等數字技術以及5G等速度更快的無線通信技術的普及,數據創建速度不斷提高。然而,創建的大多數新數據都是“非結構化的”,例如文...
針對現有鋼帶表面缺陷檢測所存在的檢測效率低、適用范圍有限等缺陷,提出一種基于改進FCOS的鋼帶表面缺陷檢測算法。該算法使用含形變卷積的卷積神經網絡提取缺...
NVIDIA CUDA 深度神經網絡庫(cuDNN)是一個 GPU 加速的深度神經網絡基元庫,能夠以高度優化的方式實現標準例程(如前向和反向卷積、池化層...
監督學習(Supervised Learning)是從有標簽的訓練數據中學習模型,然后對某個給定的新數據利用模型預測它的標簽。如果分類標簽精確度越高,則...
? ? Xilinx zynq系列FPGA實現神經網絡評估 本篇目錄 1. 內存占用 ??? 1.1?FPGA程序中內存的實現方式 ????1.2?Zy...
通過精心設計超表面結構,為光學操縱提供非凡的自由度,如果能夠實現精確模擬光譜線型的反射光學響應,以實現色差最大化的優化,這將成為解決全介電納米光子傳感器...
開發NPU來支持多任務模型面臨許多挑戰:DNN負載的多樣性提高了NPU設計的復雜度;多個DNN之間的聯動性,導致DNN之間的調度變得困難;如何在可重配和...
脈沖神經網絡( Spiking neural network-SNN ) 是更接近自然神經網絡的人工神經網絡。
深度估算是自動駕駛領域的一項關鍵技術。作為自動駕駛中最常用的傳感器,攝像頭能夠獲取全面、豐富又密集的信息。基于立體視覺的深度估算技術可以準確識別和定位運...
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