序列数据和文本的深度学习
序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法:理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器:识别推文或评论的情感,对新闻文章
Easter79 Easter79
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Tengine快速上手指南(中文版)
Tengine是一个优秀的轻量级端侧/嵌入式环境深度神经网络推理引擎。兼容多种操作系统和深度学习算法,以AI推理框架为基础的AIoT开发套件。本文档将分别在x86Linux和Arm64Linux平台,以分类模型(TensorFlowMobileNetv1模型)为例,带你快速上手Tengine。Linuxx86平台编译
Stella981 Stella981
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DeepLearning.ai学习笔记汇总
第一章神经网络与深度学习(NeuralNetwork&Deeplearning)DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习Week3浅层神经网络(https://www.oschina.net/action
文本的深度学习
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神经网络是如何工作的? | 京东云技术团队
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高耸入云 高耸入云
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