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  1. 双向RNN原始论文

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  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-08-07
    • 文件大小:186368
    • 提供者:app_12062011
  1. python deep learning BiRNN TensorFlow

  2. 双向循环网络,使用TensorFlow实现手写数字识别,deep learning
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-10-16
    • 文件大小:5120
    • 提供者:java768268382
  1. 双向循环神经网络tensorflow代码

  2. 双向循环神经网络tensorflow代码,使用MNIST数据集,可直接运行
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-14
    • 文件大小:4096
    • 提供者:qq_21564215
  1. pytorch-learning-04

  2. 机器翻译 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 流程: 数据预处理 分词 建立词典 建立模型 Encoder-Decoder模型: 一种应用于seq2seq问题的模型,所谓编码,就是将输入序列转化成一个固定长度的向量;解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。在具体实现的时候,编码器和解码器不是固定的,可选的有CNN/RNN/BiRNN/GRU/LSTM等等,可以自由组合。 缺点: 编码和解码之间的唯一联系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_38674675