基于特征选择和ＣＮＮ＋Ｂｉ－ＲＮＮ模型的小麦抗寒性识别方法 金松林１，来纯晓１，郑 颖１，李艳翠２，霍云凤３，刘明久４，张自阳４，韩 博１，闫思尧１，李龙威１ （１．河南科技学院信息工程学院，河南新乡４５３００３；２．河南师范大学计算机与信息工程学院，河南新乡４５３００７；３．河南科技学院资源与...
基于特征选择和CNN+Bi-RNN模型的小麦抗寒性识别方法 针对当前小麦抗寒性识别方法受限,资源消耗严重等问题,以国审小麦品种的文本数据为研究对象,利用特征选择算法和深度学习方法实现小麦抗寒性识别研究.首先,使用集成学习... 金松林,来纯晓,郑颖,... - 《江苏农业科学》...
直到遇到EOS序列生成结束。基于字符的语言模型不善于捕捉句子前部分是如何影响后面的部分,而且训练代价昂贵。
中山大学的zhangzibin以卡帕西大神的代码为样本制作了一款基于卡帕西RNN模型以及Samy Bengio(Bengio大神的亲弟弟)提出的Schedule Sampling算法的可运行中文的RNN模型,源代码请点击这里查看。作为Tensorflow的玩家,我本人当然很想了解下这个框架的运行情况,特别是在Tensorflow框架里的运行情况。好在有人已经捷足先登,将代码移植...
5.4构建RNN模型-part3(上) 人工智能实战项目教程《AI在线医生》 课程内容: 1. Unit对话机器人 2. AI在线医生总体架构详解 3. Neo4j图数据库的安装和应用 4. 结构化数据流水线和非结构化数据流水线介绍 5. 基于BERT的微调模型完成命名实体审核任务的模型构建, 训练和推断
RNN 的训练通常使用通过时间的反向传播(BPTT),其中梯度是通过循环传播的。反向传播通过的循环步骤数通常受限于某个最大值,以降低计算成本,这被称为截断式 BPTT。扩散模型也是通过反向传播训练,但一次仅通过一步。从某种意义上说,扩散模型提供了一种训练深度循环神经网络的方法。该方法完全无需通过循环进行反向传播,从...
(extreme gradient boosting,简称XGBoost)算法进行特征选择;然后,将卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)抽取的局部特征和双向循环神经网络(Bi-direction recurrent neural network,简称Bi-RNN)抽取的上下文特征融合,构建基于CNN+Bi-RNN的小麦抗寒性识别模型,通过试验表明选择15个特征时CNN+Bi-RNN方法的准确...