双向循环神经网络相关论文
近年来环境问题被越来越多人关注，相对于空气质量的预测也渐渐变得日趋重要。基于传统的机器学习构建的空气质量预测模型也投入了实......
随着5G和物联网技术的飞速发展,网络设备的数量快速增长,促进了电信业务量和业务种类的不断增加,同时也使得电信运维不可避免地面......
工作票是大型复杂IT系统运行时的产物,记录着系统产生或者用户上报的故障事件信息,是开展系统运维活动的重要数据载体。实现工作票......
随着信息技术的发展,由于推荐系统通过采用海量数据挖掘的方式,为用户快速准确地筛选出所需要的信息,提供个性化服务和决策支持,而......
视频作为在日常生活中使用最多的媒体技术,其超分辨率重建技术将会有越来越多的用武之地。近年来各国都在大力发展单张图像超分辨......
由于数字媒体技术的发展,网络上的视频信息量呈爆炸式增长。如何快速在庞杂无序的视频数据中找出有效片段,正成为视频理解领域研究......
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性......
隐私政策(privacy policy)是组织或企业声明其收集、使用、共享用户个人信息的一类文本。随着近两年数据安全与个人信息保护不断的......
[目的/意义]提出基于字向量与双向GRU循环神经网络的模型以提高网络化短文本情感分类准确率,有助于关注民众在网络上的情绪状态,维......
微表情是一种轻微快速的面部运动,它能够揭露一个人试图隐藏的真实情绪。因此它被认为是检测谎言的重要线索之一。由于它在不同领......
随着经济的飞速发展,消费金融行业蒸蒸日上,金融市场也因此面临着信用风险的考验。建立健全有效的个人信用评估系统是各大金融机构......
新能源电网中负荷对各特征因素更为敏感,当面对海量特征数据时,短期负荷预测方法面临着新的挑战.针对含有高维特征数据的新能源电......
随着智能手机的出现,终端的应用便成为了当今技术的发展潮流。苹果公司在智能手机里引入了语音识别的技术,掀起了人机交互的热潮。......
由于传统语音识别算法识别耗时长且准确率低,该文提出了一种基于双向循环神经网络来进行语音识别的方法.循环神经网络能够进行记忆......
PCMA技术(Paired carrier multiple access,成对载波多址)提升卫星通信容量的同时具有良好的抗侦收性能,近年来得到了广泛的研究和......
近年来,全球电力市场化改革不断发展,逐渐打破了传统上垄断和政府控制的电力部门的格局,提高了电力工业的效率,促进了经济和社会的......
传统的不均衡数据集处理方法存在人工设置特征繁琐、普适性差等缺陷,难以适用于海军军械不均衡文本数据集处理。针对此问题,本文提......
岩性识别是储层预测中的一个重要环节,传统机器学习算法对岩层进行分类缺少特征自动提取的过程,且不能有效利用地震数据局部特征,......
为了针对高光谱图像中空间信息与光谱信息的不同特性进行特征提取,提出一种3维卷积递归神经网络(3-D-CRNN)的高光谱图像分类方法。......
现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多采用传统的长短期记忆循环神经网络构建预测模型,由于传统长短期记忆循环神经......
一个标准的自动语音识别(ASR)系统通常只生成一个没有任何标点的转录文本,这会使得文本的可读性很差,也会影响后续任务的处理效果......
针对前馈神经网络难以处理时序数据的问题,提出将双向循环神经网络(BiRNN)应用在自动语音识别声学建模中。首先,应用梅尔频率倒谱......
命名实体识别作为信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在法院判决书信息抽取系统中也得到了广泛应......
针对基于三维人体特征点识别跌倒行为需要专用相机设备的问题,提出一种基于二维人体特征点的跌倒行为识别方法。不需专用的相机设......
针对基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的对话系统缺乏上下文记忆能力的问题,提出一种带有额外记忆能力模块的深度......
车牌识别技术作为智能交通系统的核心课题之一,一直受到广泛的关注.近年来深度学习技术的迅速发展,更是为其提供了一种良好的解决......
句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相......
