Learn more about the MetalPerformanceShaders.MPSCnnConvolutionDescriptor.CreateCnnConvolutionDescriptor in the MetalPerformanceShaders namespace.
图3 视图模型架构图 Fig.3 MVVM architecture diagram 后端可采用基于Flask的MTV设计模式.Flask是一款基 于Python进行开发的轻量级Web框架,采用Python语言的 Flask框架设计可以实现后端与人脸识别程序更好地衔接. 数据库采用MySQL.MySQL[5]是目前使用最广泛的关系 型数据库管理系统之一.MySQL的特点是可以把不同的班级 ...
图1 BERT-Transformer-CRF+radical 模型架构图 Fig.1 Model architecture diagram of BERT- Transformer-CRF+radical 32 软件工程 2022年12月 3.1 中文预训练模型BERT BERT模型的主要创新点在于使用掩码语言模型(Mask Language Model,MLM)获取字符级特征表示和下一句预测 进行预训练[16],学习到的先验语义知识通过微调...
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(3)STGCN:时空图卷积模型,使用 CNN 卷积的方式提取 时空依赖关系[17]. (4)DCRNN:扩散卷积循环神经网络,将交通流建模为扩 散过程,采用扩散卷积提取空间依赖关系,采用 RNN 提取时间 第26卷第8期 周安众等:基于图注意力机制的交通流预测模型 51 依赖关系[18]. (5)Graph WaveNet:一种 图神经网络架构,采用...
基于 BERT-BiGRU 模型的意图识别模型效果要显著优于 LSTM 模型和 Text-CNN 模型.BERT-BiGRU 模型的召回率 高达 81.23%,精确率达到 79.22%,F1 值最高时达到 79.82%.这是因为 BERT-BiGRU 模型在大规模通用数据集 上进行预训练,学习到通用的语言知识和丰富的语义信息.在 DomainAdaptation阶段,BERT-BiGRU 模型通过...
通过空洞卷积,保留了图像内部结构的特征.通过自注意 力模型,将任意位置的信息关联,让模型在充分利用池化的操 图7 双通道注意力结构图 Fig.7Diagramofdualchannelattentionstructure 图8 通道注意力结构图 Fig.8Diagramofchannelattentionstructure 第26卷第10期 李 筠等:一种新型编解码结构的结肠息肉分割算法研究 43 ...
(Image classification algorithm based on TensorFlow) 本研究的核心是TensorFlow,用于数据集模型的训 练,从而提升图像识别的准确率以及实现精准分类,包括图 像随机旋转,图像随机亮度控制,图像随机平移,图像随 机缩放空间维度.通过TensorFlow框架构建卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)模型并得到一个 基于...
图3 视图模型架构图 Fig.3 MVVM architecture diagram 后端可采用基于Flask的MTV设计模式.Flask是一款基 于Python进行开发的轻量级Web框架,采用Python语言的 Flask框架设计可以实现后端与人脸识别程序更好地衔接. 数据库采用MySQL.MySQL[5]是目前使用最广泛的关系 型数据库管理系统之一.MySQL的特点是可以把不同的班级 ...
图3 视图模型架构图 Fig.3 MVVM architecture diagram 后端可采用基于Flask的MTV设计模式.Flask是一款基 于Python进行开发的轻量级Web框架,采用Python语言的 Flask框架设计可以实现后端与人脸识别程序更好地衔接. 数据库采用MySQL.MySQL[5]是目前使用最广泛的关系 型数据库管理系统之一.MySQL的特点是可以把不同的班级 ...