将“convolutional neural network"翻译成中文 卷积神经网络是将“convolutional neural network"翻译成 中文。 译文示例:Artificial intelligence-based convolutional neural networks have been developed to detect imaging features of the virus with both radiographs and CT. ↔ 目前已开发出基于人工智能的卷积神经...
另一个只需要时间复杂度n的模型是Recurrent Neural Network(RecurrentNN),模型逐词分析文本,并且之前文本的语义存在固定尺寸的隐层中(Elman 1990)。RecurrentNN模型的优势在于能捕获上下文信息,这在捕获长文本的语义上是有益的,RecurrentNN模型是存在偏见的,靠后的单词要比前面的单词更重要,当其用于捕获整个文档的语义...
diffusion process:扩散过程 背景 交通流量预测属于时空预测的范围,难点如下: (1)对道路网络的复杂空间依赖性, (2)随路况变化的非线性时间动态变化以及 (3)长期预报的固有困难 我们建议将交通流建模为有向图上的扩散过程,并引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN),这是一种用于交通预测的深度学习框架,在交通流中纳入了时...
DCRNN在图形上使用双向随机步捕获空间依赖性,并使用计划采样的编码器-解码器结构捕获时间依赖性。 代码GitHub - liyaguang/DCRNN: Implementation of Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network in Tensorflow 方法 传感器--节点,边的权重-两节点接近度(衡量距离)。 有向权重图G=(V,E,W),V-节点集,|V|=N,...
1D-CNN与RNN结合使用(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN):将1D-CNN和循环神经网络(RNN)结合使用,能够更好地处理序列数据中的长期依赖关系。 1D-CNN在深度学习中的应用非常广泛。例如,它可以用于自然语言处理中的文本分类、情感分析、机器翻译等任务;在图像处理中,它可以用于单通道图像的特征提取;在信号处理...
A Convolutional Recurrent Neural Network for Real-Time Speech Enhancement[C]//Interspeech. 2018: 3229-3233. 摘要 许多现实世界中的语音增强应用,如助听器和人工耳蜗,都需要实时处理,没有延迟或低延迟。在本文中,我们提出了一种新型的卷积递归网络(convolutional recurrent network,CRN)来解决实时单声道语音增强问题...
自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益。正文之前,先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法...
其中可能有理解错误的地方,望指出 参考主要文献和博客 通俗讲解什么叫卷积、池化 参考资料 -卷积神经网络研究综述-周飞燕 学习其他模型链接 [神经网络学习笔记]递归神经网络,即循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)综述 [神经网络学习笔记]长短期记忆模型(L......
[论文笔记] CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)_2015 学习笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文链接: Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting 简介 时空数据的预测目前来说是有一定难度, 本文通过将GCN和RNN相结合, 对道路上的交通流量问题进行预测, 并取得了比较好的效果. 数据 采用一系列传感器采集道路上的交通流量, 那么这些传感器所在的位置可以看作图论里的一个...