“A dual-stage attention-based recurrent neural network for time series prediction,” in Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2017, Melbourne, Australia, August 19-25, 2017, 2017, pp. 2627–2633. [10] L. Liu, J. Shen, M. Zhang, Z...
启发式其实属于graph structure features方法。 Graph structure features are those features locatedinside the observed node and edge structures of the network, whichcan be calculated directly from the graph. Weisfeiler-Lehman Neural Machine (WLNM) 抽取封闭子图 + 全连接NN 来学习子图到链接存在性的映射 ex...
2015-03-23上传 基于神经网络的强化学习算法研究 RESEARCH ON A REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHM BASED ON NEURAL NETWORK 文档格式: .pdf 文档大小: 201.52K 文档页数: 5页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 幼儿/小学教育--教育管理 ...
The advent of neural networks brought a new dawn to error correction decoding. In this paper, an efficient decoding scheme of surface-GKP codes based on neural network decoder is proposed (the specific construction process of neural networks can be found in the literature). To accommodate the ...
PNN网络(Product-based Neural Network) 1. 概述 PNN(Product-based Neural Network)是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型,PNN的网络结构对传统的FNN(Feedforward Neural Network)网络结构做了一些优化,使得其能够更适合处理CTR问题。在PNN网络模型中,主要的优化点为:...
tf.placeholder(tf.float32, shape=[None]) #Define neural network net_Layer_input = VariationalDense(feature_size, n_hidden) net_Layer_hidden = VariationalDense(n_hidden, n_hidden) net_Layer_output = VariationalDense(n_hidden, 1) Input_Layer_output = net_Layer_input(model_x, ...
该论文是【基于CNN】的图像融合方法。网络模型是【端到端】,适用于【多类型图像融合任务】,从【多聚焦图像融合】展开。 此外,作者还发布了新的数据集。 关键词 General image fusion framework 通用图像融合框架 Convolutional neural network 卷积神经网络 Large-scale multi-focus image dataset 大规模多聚焦图像数据...
该论文源自上海交通大学和上汽集团智能驾驶中心(原前瞻技术研究部)共同承担的《面向智能驾驶汽车驾乘性能的虚拟测试和评价方法研究》(1809)课题研究成果。 论文:CVCI2020)Objective Evaluation for the Driving Comfort of Vehicles Based on BP Neural Network
A general stock prediction model based on neural networks New 20230522 经过长时间的训练,分析和学习,我深深感觉到单纯使用lstm和transformer进行价格的预测是相当的困难。我下面的更新方向将向三个方向进行:一是开发一种新的模型以更加适配金融预测的特点; 二是继续完成NLP方向的情感分析,做到分析大众和专业机构的恐...
首先,在培训深度架构时,residual 单元是有帮助的。其次,利用循环残差卷积层进行特征积累,可以更好地表示分割任务的特征。第三,它允许我们设计更好的U-Net架构,具有相同数量的网络参数和更好的医学图像分割性能。该模型分别在视网膜图像血管分割、皮肤癌分割和肺部病变分割三个基准数据集上进行了测试。实验结果表明,与...