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GitHub
12 天
Multi-layer Recurrent Neural Networks (LSTM, RNN) for character-level language models in ...
To train with default parameters on the tinyshakespeare corpus, run python train.py. To access all the parameters use python train.py --help.
GitHub
28 天
model_recurrentgan_tf.py
def Generator_Network(z, hidden_units_g, seq_length, batch_size, num_generated_features, reuse=False, model_param=None,learn_scale=True): WG_init = tf.constant ...
23 天
RNN回归:Bengio提出全新架构向Transformer发起挑战
在深度学习日益成为人工智能核心技术的今天,RNN(循环神经网络)仿佛被逐渐遗忘。然而,最近深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio带领团队推出了极简化的RNN架构——minLSTM与minGRU,这一举动无疑为RNN的回归增添了新的希望。在Transformer主导的AI时代,散落在世界各地的‘RNN神教’信徒们期待着RNN的复兴,特别是这两种新模型展现出的强大顺序和上下文感知能力。 Ben ...
23 天
突破性RNN架构即将挑战Transformer,Bengio新作引发热议
在深度学习的快速演进中,神经网络架构的创新总是引起广泛关注。近日,著名AI研究者Yoshua Bengio及其团队发布了一种全新的RNN架构,名为minLSTM和minGRU,试图通过简化模型结构来重振RNN的应用。随着Transformer在自然语言处理、计算机视觉等领域的统治地位稳固,RNN的回归无疑为业内带来了新的期待。这一重磅消息引发了科技界的热烈讨论,尤其是在那些一直对RNN抱有信念的研 ...
36氪
23 天
RNN回归,Bengio新作大道至简与Transformer一较高下
研究人员对传统的两种RNN架构LSTM和GRU,进行了大刀阔斧的改造,从中诞生了两个新模型:minLSTM和minGRU。 这俩极简主义的版本到底怎么样?咱们先看 ...
IEEE
16 天
Multi-Radar Interference Mitigation in Photonics-Based Radar With Sliding Window LSTM ...
Persistent Link: https://ieeexplore.ieee.org/servlet/opac?punumber=50 ...
腾讯网
12 天
基于Liquid State Machine的时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !Liquid State Machine (LSM) 是一种 脉冲神经网络 (Spiking Neural Network, SNN) ...
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