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var模型和vec模型区别
交通预测
模型
——GMAN (AAAI 2020)
答:
时空嵌入:融合图结构与时间信息为了无缝融入道路网络结构,GMAN引入了时空嵌入技术。空间嵌入通过Node2
Vec
方法学习节点的结构编码,结合全连接神经网络,赋予每个节点独特的图谱指纹。时间嵌入则以一周的星期信息和一天中的时间序列编码,两者合二为一,形成全面的时空信息载体。通过时空嵌入的融合,GMAN将空间...
NLP预训练语言
模型
(三):逐步解析Transformer结构
答:
Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种
模型
,本质上是Encoder-Decoder结构,所以多应用在机器翻译(输入一个句子输出一个句子)、语音识别(输入语音输出文字)、问答系统等领域。本文基于Attention is all you need这篇论文,讲解Transformer的结构,涉及到的图片均为论文中或经典图片,参数值均来自论文,具体问...
word2
vec
有什么用word2vec是什么
答:
word2
vec
本质上来说就是一个矩阵分解的
模型
,简单地说,矩阵刻画了每个词和其上下文的词的集合的相关情况。对这个矩阵进行分解,只取每个词对应在隐含空间的向量。所以word2vec适合的情况就是对于一个序列的数据,在序列局部数据间存在着很强的关联。典型的就是文本的序列了,邻近的词之间关联很强,甚至...
人工智能泰迪杯B题解析
答:
技术解析:特征提取技术:从图像角度,参赛者可选择SIFT、SURF、HOG或深度学习的CNN来提取特征。文本方面,词袋
模型和
词嵌入如Word2
Vec
、FastText是常用手段,它们能捕捉文本的语义信息。融合
模型与
算法:选手们需考虑如Concatenation、Bi-Encoder、Transformer、MLP和Attention等方法,以将图像和文本特征无缝融合...
matlab仿真中nomoto model在哪找
答:
% fc_6 kProtoFilePath = './deploy.prototxt'; kModelFilePath = './bvlc_alexnet.caffemodel'; % load caffe model caffeNet = caffe.Net(kProtoFilePath, kModelFilePath, 'test'); % read parameters in the layer convKnlLst = caffeNet.layer_
vec
(kLayerIndConv).params(1).get_d...
如何利用深度学习技术训练聊天机器人语言
模型
答:
对于训练不同的语料库,可以单独的训练词向量
模型
,可以利用已经训练好的模型。 其它训练词向量空间工具推荐:Glove。 Seq2Seq 2014年,Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度学习技术,基于RNN和LSTM网络训练翻译系统,取得了突破,这一方法便应用在更广泛的领域,比如问答系统,图像字幕,语音识别,...
棣栭〉
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