()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。 ( 2.0 分) A. 前馈神经网络 B. 卷积神经网络 C. 循环神经网络 D. 对抗神经网络 答案: A .前馈神经网 络 B . 卷积神经网络 C . 循环神经网络 D . 对抗神经网络©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | ...
iTransformer 模型在具有挑战性的现实世界数据集上达到了最先进的水平,这进一步增强了 Transformer 家族跨不同变量的泛化能力以及对任意回溯窗口的更好利用,使其成为时间序列预测神经网络的一个不错选择。 arXiv:[2310.06625] iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting CODE:Time-Seri...
百度试题 题目下列哪一种神经网络结构可以用于处理时序数据? A. 全连接神经网络(fully connected neural network) B. 循环神经网络(RNN) C. 卷积神经网络(CNN) D. 变分自编码器(Variational Autoencoder) 相关知识点: 试题来源: 解析 B null 反馈 收藏 ...
Transformer在语音识别领域取得了突破性的进展,它可以在大规模无监督语料库上进行预训练,然后针对特定任务进行微调,实现高效的语音识别。三、最新研究进展和未来发展趋势近年来,处理时序数据的神经网络在语音识别领域取得了显著的进步。随着更多大规模的无监督语料库的发布,Transformer和其他基于自注意力结构的神经网络将有更...
首先，现在最常用的、处理时序数据的神经网络，应该就是长短时记忆网络。长短时记忆网络的基本模块结构如...
目前广泛应用的处理时序数据的神经网络是长短时记忆网络。其架构如图所示，通过记忆单元与门控机制，解决了长期依赖问题，能有效捕捉序列信息。对于时序信号分类任务，一维卷积神经网络表现优秀。其结构如图所示，通过局部感受野和滑动窗口，可以提取时序特征，实现高效的分类。在噪声较大的时间序列中，残差收缩...
卷积神经网络是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。 A、正确 B、错误 查看答案
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单项选择题()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。 A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 点击查看答案&解析 您可能感兴趣的试卷 你可能感兴趣的试题 1.单项选择题()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。
2023年下列神经网络中是一种处理时序数据的神经网络常用于语音识别机器翻译等领域最新文章查询,为您推荐等相关热门文章,爱企查企业服务平台为你提供企业服务相关专业知识,了解行业最新动态。