正如前边提到的,这种dense连接方式直接导致的一个问题就是随着模型的加深,参数量会变的越来越多,这样最后全连接层的压力就会特别大。因此作者在这里使用了一个AutoEncoder来解决这个问题。AutoEncoder可以帮助压缩得到的巨大向量表示,同时可以保持原始的信息。这个操作还是很不错的。 分类层 这是处理两个句子关系常用的一...
Deep recurrent neural network-based autoencoder for photoplethysmogram artifacts filteringWearable-based applicationsDeep learningAnomaly detectionPhotoplethysmographyHealth monitoring applicationsRecently, the need for fast, cost-effective, convenient, and non-invasive cardiovascular analysis techniques has been the...
疫情期间,重新阅读了语言模型相关的论文,从RNN时代到XLNet,结合看得网络博文和视频,简单总结为如下一张图: 模型分为AE(AutoEncoder)类,如Transformer,BERT等,AR类(AutoRegression)类,如基于RNN、LSTM或其变种(ELMO)等,这种分类方式是XLNET中的分类方法,可以参考该论文。下面引用Recurrent.ai联合创始人杨植麟大神讲座中...
SNIPER forms Hi-C representations using a feed-forward neural network autoencoder. While SNIPER predicts high-resolution Hi-C contacts using low-resolution contacts as input, Hi-C-LSTM predicts Hi-C contacts using just the genomic positions as input. SCI forms Hi-C representations by performing ...
zhuofupan / Tensorflow-Deep-Neural-Networks Star 127 Code Issues Pull requests 用Tensorflow实现的深度神经网络。 tensorflow convolutional-neural-network tsne deep-belief-network long-short-term-memory recurrent-neural-network stacked-autoencoder stacked-sparse-autoencoder stacked-denoising-autoencoders ...
7、Deep Learning for Solar Power Forecasting – An Approach Using Autoencoder and LSTM Neural Networks 深度学习太阳能预测 - 这些算法的组合显示了他们的预测强度与标准MLP和物理预测模型相比在预测21个太阳能发电厂的能源产量。 •为a创建数值天气预报(NWP)某些时间范围和使用物理的某个位置天气预报模型。 ...
收到 DenseNet 的启发,本文提出了一种 densely-connected co-attentive recurrent neural network,每层使用 attentive 特征以及所有之前的 recurrent 层的隐藏状态特征, 它能够保留从最底层的 word embedding 层到最上层的 recurrent 层所有的原始信息和 co-attentive 特征信息。为了缓解 dense 拼接操作带来的特征维度不...
Novel architecture for gated recurrent unit autoencoder trained on time series from electronic health records enables detection of ICU patient subgroups Open access11 March 2023 Introduction Multivariate time series data are ubiquitous in many practical applications ranging from health care, geoscience, astr...
Lecture Note 3: neural network basics Lecture Note 4: RNN language models, bi-directional RNN, GRU, LSTM OxfordMachine Learningby Nando de Freitas Lecture 12: Recurrent neural networks and LSTMs Lecture 13: (guest lecture) Alex Graves on Hallucination with RNNs ...
DRAW是15年Google Deepmind 发表在ICML上的一篇文章,用于图像生成领域,该网络用于模仿人眼视觉偏好性的空间注意力机制,基于变分自动编码器(Variational AutoEncoder VAEs),对图像自动生成。 相对于上图左侧一般的变分编码器,右侧会基于前一次的解码器的输出来选取重点区域关注,参与这次的编码过程,解码器的结果也是之前结果...