传统的主题模型(如Latent Dirichlet Allocation,LDA)只考虑了文本的主题内容,忽略了文本内部的结构信息。 STM模型通过引入一个“结构”变量,可以对文本进行分组,然后在每个分组内部学习主题分布。这样做的好处是可以在主题建模的同时,探索文本内部的组织结构,从而揭示文本的更深层次的语义信息。 STM模型的基本思想是将...
1.1 STM的基本概念 结构化主题模型(STM)是一种用于主题建模的统计模型,它不仅能够捕捉文本的主题内容,还能考虑文本内部的结构信息。相比传统的主题模型(如LDA),STM通过引入“结构”变量,实现了对文本更细致、更深入的分析。这种模型的基本思想是将文本数据表示为一个文档-主题矩阵和一个主题-词矩阵的乘积,通过优化这...
5. stm32BUG STM32bug【 KEIL安装新版本后编译出现无法打开 core_cm3.h 问题 】 STM32bug【 KEILMDK中出现STLink强制更新提示,又无法更新】 STM32bug【 KEILMDK中出现The Project references devices, files or libraries that are not installed】 STM32bug【 KEILMDK中出现Error: Flash Download failed - “C...
STM32F103RC深度学习模型 基于stm32的温度 基于STM32的舱内温湿度显示设计 本次设计使用正点原子的STM32F103ZET6精英开发板。 数据采集:温湿度传感器采用DHT11来采集湿度,使用DS18B20来采集温度。 显示:显示部分分为TFT-LCD显示和上位机Labview显示。 本设计只供学习和交流不涉及商业用途。 文章目录 基于STM32的舱内温...
1. STM模型概述 结构化主题模型(Structural Topic Model, STM)是一种先进的文本分析技术,它超越了传统主题模型(如LDA)的局限,能够同时考虑文本的主题内容和内部结构信息。STM通过引入“结构”变量,对文本进行分组,并在每个分组内部学习主题分布,从而揭示文本的更深层次语义信息。这一特性使得STM在社会科学研究、市场情...
时间序列预测:CNN-BiLSTM模型实践mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDM4OTYyOQ==&mid=2247484682&idx=1&sn=0f159f53def547202d662f3891798617&chksm=c3242998f453a08eaf7234beb44c906cc58170d67309ce9986802ed3e7c32cf6161220ddfc16&token=1158451783&lang=zh_CN#rd BiLSTM是一种深度学习模型,它结合了两...
STM主题模型:STM是一种扩展的主题模型,能够捕捉文档中的时间变化和潜在结构。它允许文档在不同时间点有不同的主题分布。 空文档:空文档是指没有任何词汇的文档,通常在文本数据集中占一定比例。 处理空文档的优势 保持数据完整性:处理空文档可以确保所有文档都被考虑在内,避免丢失潜在的结构信息。 提高模型鲁棒性:通...
使用STM32Cube.AI转换和运行TensorFlow Lite模型 凭借可以运行tinyML模型的开发板,开发人员现在可以开始对TensorFlow Lite模型进行转换,以便在微控制器上运行。TensorFlow Lite模型可以直接在微控制器上运行,但需要一个运行时环境来处理它。 运行模型时,需要执行一系列的功能。这些功能首先收集传感器数据,然后筛选,提取必要特...
一、BiLSTM简介 双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)是深度学习中一种处理序列数据的模型,它基于LSTM结构,通过前向和后向两个方向的网络层来捕捉序列中的双向依赖信息。BiLSTM在处理时间序列、自然语言处理等任务时表现出色。
STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M 内核STM32系列的32位的微控制器,程序存储器容量是64KB,需要电压2V~3.6V,工作温度为-40°C ~ 85°C。 3.2 语音识别模块: LD3320 3.3 ESP8266 -串口WIFI 3.4 LED灯-RGB灯 3.5 3W大功率LED灯 3.6 OLED模块 ...