LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析

長(zhǎng)短期記憶（Long Short-Term Memory, LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），由Hochreiter和Schmidh...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語(yǔ)言處理LSTM 4579 0

OpenVINO2021.4版本中場(chǎng)景文字檢測(cè)與識(shí)別模型的推理使用

場(chǎng)景文字檢測(cè)與識(shí)別模型 OpenVINO2021.4支持場(chǎng)景文字檢測(cè)是基于MobileNetV2的PixelLink模型，模型有兩個(gè)分別是text-de...

2021-08-26 標(biāo)簽：RGB識(shí)別vgg 3107 0

如何優(yōu)化LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能

LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系，因此在序列數(shù)據(jù)處理中非常有效。然而，LSTM網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練可能面臨梯度消失或爆炸的問題，...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理模型 2380 0

深入淺出LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convnets）來解決計(jì)算機(jī)視覺問題，是深度學(xué)習(xí)最廣為人知的成果，但少數(shù)公眾的注意力已經(jīng)投入到使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)時(shí)間關(guān)系進(jìn)行建模。

2020-07-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnnLSTM 2334 0

基于序列標(biāo)注的實(shí)體識(shí)別所存在的問題

實(shí)體識(shí)別通常被當(dāng)作序列標(biāo)注任務(wù)來做，序列標(biāo)注模型需要對(duì)實(shí)體邊界和實(shí)體類別進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而識(shí)別和提取出相應(yīng)的命名實(shí)體。在BERT出現(xiàn)以前，實(shí)體識(shí)別的SOTA...

2022-07-28 標(biāo)簽：模型識(shí)別LSTM 2076 0

RNN與LSTM模型的比較分析

RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）與LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域都具有處理序列數(shù)據(jù)的能力，但它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)、功能和應(yīng)用上存在顯著的差異。以下是對(duì)RNN與...

2024-11-15 標(biāo)簽：模型rnnLSTM 2006 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法

LSTM（Long Short-Term Memory，長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法是一個(gè)關(guān)鍵步驟，它直接影響到模型的性能和效果。以下是一些關(guān)...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)自然語(yǔ)言處理 1938 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

時(shí)間序列預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)分析中的一個(gè)重要領(lǐng)域，它涉及到基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來值。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在處理序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析深度學(xué)習(xí) 1885 0

若干蒸餾方法之間的細(xì)節(jié)以及差異

以往的知識(shí)蒸餾雖然可以有效的壓縮模型尺寸，但很難將teacher模型的能力蒸餾到一個(gè)更小詞表的student模型中，而DualTrain+SharedP...

2022-05-12 標(biāo)簽：模型LSTM 1714 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)參技巧

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory, LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴信息。在實(shí)際應(yīng)用中，LS...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)模型 1712 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用實(shí)例

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語(yǔ)言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，特別是長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，語(yǔ)音識(shí)別...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別人工智能 1701 0

一個(gè)LSTM被分解成垂直和水平的LSTM

Vision Transformer成功的原因被認(rèn)為是由于Self-Attention建模遠(yuǎn)程依賴的能力。然而，Self-Attention對(duì)于Tran...

2022-05-07 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺LSTM 1527 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用

長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠?qū)W習(xí)長(zhǎng)期依賴關(guān)系。雖然LSTM最初是為處理序列數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的，但近年來，它在圖像處理...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理像素 1465 0

如何使用Python構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

構(gòu)建一個(gè)LSTM（長(zhǎng)短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的過程。以下是使用Python和Keras庫(kù)構(gòu)建LSTM模型的指南。 1. 安裝必要的庫(kù) 首...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型python 1411 0