长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。LSTM是一种含有LSTM区块(blocks)或其他的一种类神经网络,文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元,因为它可以记忆不定时间长度的数值,区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。图1底下是四个S函数单元,最左边函数依情况可能成为区块的input,右边三个会经过gate决定input是否能传入区块,左边第二个为input gate,如果这里产出近似于零,将把这里的值挡住,不会进到下一层。左边第三个是forget gate,当这产生值近似于零,将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate,他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。LSTM有很多个版本,其中一个重要的版本是GRU(Gated Re
2024-06-02 17:31:30 315KB LTSM 循环神经网络
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2024-05-10 14:57:08 22KB python 开发语言
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2024-05-05 21:03:38 24.67MB java 代码
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主要为大家详细介绍了C#无损高质量压缩图片的实现代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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2024-04-09 16:44:26 23.31MB python
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今天小编就为大家分享一篇AUC计算方法与Python实现代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2024-04-02 14:27:46 45KB AUC计算 Python
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Emotion 一个用于vue的表情输入组件 https://gitee.com/jiangliyue/vue_expression_input_module index是使用示例,emotion是组件代码(这里用的是微信表情包的地址,大家可根据需要修改) 下载安装启动项目查看效果 npm install npm run dev Emotion文件夹下Emotion文件说明 实现原理是根据字段对在线表情包图片进行匹配替换 代码中 img 标签的地址即为表情图片地址,可自己根据需求替换 mounted () { const name = this.$el[removed] con
2024-04-01 14:35:00 112KB vue
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基于SpringBoot+Maven多模块工程利用proguard组件实现代码混淆的代码demo,代码清晰完整,导入idea或eclipse即可运行。 使用 proguard 混淆代码只能增加阅读和理解的难度, 并不能百分百保证代码安全。常用的应用场景是项目需要部署到客户机器上,一定程度上防止代码泄露。 springboot多maven工程结构:proguard-root 是顶级父工程,proguard-modu01、proguard-mudu02是两个业务模块,proguard-server是springboot启动服务类模块,对proguard-modu01、proguard-mudu02两个模块实现proguard代码混淆。 详细实现步骤可查阅本人博客文章《SpringBoot + proguard+maven多模块实现代码混淆》,有详细描述。
2024-03-06 14:36:27 22.35MB spring boot java proguard
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2024-02-27 15:25:41 2KB linux touch panel 实现代码
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