学校编码:10384 分类号 密级 学 号:23020161153369 IJDC yt ^ I 硕士学位论文 基于编码器- 解码 器和注意力机 制神 经网络的 数学公式识别方法 An encoder-decoder with attention based method to handwritten mathematical expression recognition 肖文娬 指导教师:吴悔红副教授 专业 名称: 计算 机技术 论文提交...
学校编码:10384 分类号 密级 学号:23020161153369 IJDC yt ^ I 硕士学位论文 基于编码器-解码器和注意力机制神经网络的 数学公式识别方法 An encoder-decoder with attention based method to handwritten mathematical expression recognition 肖文娬 指导教师:**红副教授 专业名称:计算机技术 论文提交日期:2()1 9年...
根据磨损特征相关性进行排序,筛选出目标个数的刀具磨损特征;步骤S3:将刀具磨损特征输入基于卷积双向门控循环注意力机制的编码器进行编码,获得刀具磨损特征编码;步骤S4:将刀具磨损特征编码输入基于独立循环长期短期记忆单元注意力机制的解码器,输出刀具的磨损预测值.与现有技术相比,本发明具有提高被检测刀具的磨损预测值的...
与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如LSTM和GRU等。 Transformer由编码器和解码器两部分组成,其中编码器用于将输 ...
根据磨损特征相关性进行排序,筛选出目标个数的刀具磨损特征;步骤S3:将刀具磨损特征输入基于卷积双向门控循环注意力机制的编码器进行编码,获得刀具磨损特征编码;步骤S4:将刀具磨损特征编码输入基于独立循环长期短期记忆单元注意力机制的解码器,输出刀具的磨损预测值.与现有技术相比,本发明具有提高被检测刀具的磨损预测值的...