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Good Luck To You!

深度学习三大特征抽取架构—CNN、LSTM、Transformer

在深度学习领域,针对所解决的问题不一样,其设计的深度学习算法也层出不穷,但是无论设计什么样的算法架构,在截止当前发表这篇文章的时间,都逃不过目前的三大特征抽取CNN、LSTM、Transformer(Attention) 架构,这三种结构在目前的算法架构中可能单独出现,或者组合出现。下面对这三种特征抽取结构进行较为深入剖析。

A+B还能卷!多尺度特征融合+注意力机制,新SOTA准确率高达99%

在处理复杂实际问题时,我们可以结合多尺度特征融合和注意力机制

SSMA-YOLO:一种轻量级的 YOLO 模型,具备增强的特征提取与融合能力,适用于无人机航拍的船舶图像检测

[电子学报文章精选]一种基于特征融合的恶意代码快速检测方法

空军工程大学宋亚飞博士课题组对智能化恶意代码检测方法展开了研究与分析,成果以“一种基于特征融合的恶意代码快速检测方法(A Fast Malicious Code Detection Method Based on Feature Fusion)”为题发表在《电子学报》2023年1期。

大事全知晓!2022年新闻日历来了!

推荐系统架构和点击率CTR预估算法模型汇总

推荐引擎的架构一般如下,在线实时推荐返回内容由总控、召回、排序三部分组成。



其中从海量内容中在线筛选出用户最感兴趣的内容由召回模型和排序模型完成,其中排序模型主要是对召回模型筛选出来的内容进行打分排序,即对内容进行点击率CTR预估,最终将得分最高,即点击率最高,的内容返回给用户,流程如下:

「AAAI2022」全面揭秘!Tencent OCR 手写数学公式一键识别

| 导语

上午7一起333

吃范了吗?

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医疗健康领域的短文本解析探索(三) ----文本纠错

前言

最近在优化dxy帖子召回问题,我们之前在医疗健康领域的短文本解析探索(一)提到了phrase mining 抽取粗粒度名词,在医疗健康领域的短文本解析探索(二)提到实体链接相关方案,但是用户在输入搜索内容时,很可能因为输入法或者是其他原因导致文本输入错误,最终导致搜索不到用户想要的结果降低用户体验。

“一般辣妹”王菊:对,我就是输不起


上周日晚播出的《蒙面舞王》一定让大家印象深刻。除了精彩无比、让人疯狂打call的舞台表演,还出了一段小插曲——要求主动揭面!万万没想到,又辣又飒的“一般辣妹”竟然叫停1v1v1 battle的比赛,这究竟是怎么一回事!

在与同门师兄“小王子”的battle中,“一般辣妹”身着白色帅气运动套装,穿着高跟鞋,热情洋溢的爵士舞获得了

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