00粉嫩高中生洗澡偷拍视频,初高中生洗澡自慰高清网站,国产稚嫩高中生呻吟激情在线视频

<ins id="9tddn"><noframes id="9tddn"><ins id="9tddn"></ins>
<ins id="9tddn"><noframes id="9tddn"><ins id="9tddn"></ins>
<ins id="9tddn"></ins>
<ins id="9tddn"></ins>
<var id="9tddn"><span id="9tddn"></span></var>
<ins id="9tddn"><noframes id="9tddn"><cite id="9tddn"></cite>
<ins id="9tddn"><span id="9tddn"><ins id="9tddn"></ins></span></ins>
<cite id="9tddn"><noframes id="9tddn"><ins id="9tddn"><th id="9tddn"><ins id="9tddn"></ins></th></ins>
<del id="9tddn"><noframes id="9tddn">
<ins id="9tddn"></ins>
<ins id="9tddn"></ins>
新聞中心
News
AI流程及算法說明函
2022-04-29 16:27:50

感謝您選擇瑞茂光學XC3000系產品,瑞茂光學自2012年起為全球用戶提供了高水平的微焦點X射線產品,10年來,感謝您們一直以來的支持!

基于您的AI流程及算法,我們說明如下。

 瑞茂光學使用了基于PYTHON 的AI循環神經網絡算法(RNN),在實際的點料任務中都非常成功。我們的算法有別其他的AI算法邏輯,在傳統的神經網絡中,可以理解所有輸入和輸出都是獨立的。但是,對于許多任務,這是不合適的。如果要預測句子中的下一個單詞,最好考慮一下它前面的單詞。

 RNN之所以稱為循環,是因為它們對序列的每個元素執行相同的任務,并且輸出取決于先前的計算。RNN的另一種解釋:這些網絡具有“記憶”,考慮了先前的信息。 

圖片關鍵詞

例如,如果序列是5個單詞的句子,則由5層組成,每個單詞一層。

在RNN中定義計算的公式如下:

x_t-在時間步t輸入。例如,x_1可以是與句子的第二個單詞相對應的one-hot向量。s_t是步驟t中的隱藏狀態。這是網絡的“內存”。s_t作為函數取決于先前的狀態和當前輸入x_t:s_t = f(Ux_t + Ws_ {t-1})。函數f通常是非線性的,例如tanh或ReLU。計算第一個隱藏狀態所需的s _ {-1}通常初始化為零(零向量)。o_t-在步驟t退出。例如,如果我們要預測句子中的單詞,則輸出可能是字典中的概率向量。o_t = softmax(Vs_t)圖像描述的生成,與卷積神經網絡一起,RNN被用作模型的一部分,以生成未標記圖像的描述。組合模型將生成的單詞與圖像中的特征相結合:

圖片關鍵詞

最常用的RNN類型是LSTM,它比RNN更好地捕獲(存儲)長期依賴關系。LSTM與RNN本質上相同,只是它們具有不同的計算隱藏狀態的方式。

LSTM中的memory稱為cells,您可以將其視為接受先前狀態h_ {t-1}和當前輸入參數x_t作為輸入的黑盒。在內部,這些cells決定保存和刪除哪些memory。然后,它們將先前的狀態,當前memory和輸入參數組合在一起。

 

 再一次感謝您的理解和支持!


推薦產品
相關信息
Copyright © 2020 瑞茂光學(深圳)有限公司 All Rights Reserved. 粵ICP備17141898號 云合技術支持 本站基于 米拓企業建站系統 7.2.0 搭建
188-2319-2896
00粉嫩高中生洗澡偷拍视频,初高中生洗澡自慰高清网站,国产稚嫩高中生呻吟激情在线视频