递归神经收集RNN与LSTM简介与算法推导。
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2019/3/20 2:33:04
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针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
2016/8/6 7:32:44
527KB
1
长短期记忆（LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了处理长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
对CPI数据进行预测
简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
对CPI数据进行预测
2021/2/1 14:52:15
3KB
1
kaldi工具箱，kaldi是一款语音辨认工具库，由DanielPovey进行开发和维护，整个框架比较成熟，在容纳经久不衰的GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音辨认模型之外，还将现阶段比较“火”的DNN、CNN、LSTM、BLSTM等深度神经网络模型加入其中，获得了广大科研工作者和不少企业公司研发团队的青睐。
2018/5/4 18:48:13
4.14MB
1
虚假新闻检测器使用LSTM-RNN通过使用LSTM（长期短期记忆）递归神经网络，开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。
数据集数据集在kaggle网站上给出任务在nltkFramework的协助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理执行一种热编码，包括填充序列应用词嵌入语料库文件训练具有100个神经元的单层LSTM模型训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％
数据集数据集在kaggle网站上给出任务在nltkFramework的协助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理执行一种热编码，包括填充序列应用词嵌入语料库文件训练具有100个神经元的单层LSTM模型训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％
2018/8/11 9:08:51
2.75MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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