RNN(循环神经网络),和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念,下面小编整理了RNN和CNN的一些区别,希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多,而RNN被用于语言处理多一些,主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的,即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时,它们的区别在于:
1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)
DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是encode进了时间相关性的DNN。
NLP 的全称是 Natural Language Processing,翻译成中文称作:自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义,该领域研究如何处理自然语言。
针对石化系统的安全平稳运行,国内外已开展了大量工作,并取得了较好的效果。但随着大数据、云计算的发展,以移动设备和应用为核心,以云服务、移动宽带网络、大数据分析等技术为依托的第三计算平台已初步形成,为防腐蚀技术与信息技术的结合提供了一个崭新的舞台。
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一、设备、管道系统压力试验 (一)管道系统压力试验条件 1、安全阀已加盲板、爆破板已拆除并加盲板。 2、膨胀节已加约束装置。 3、弹簧支、吊架已锁定。 4、当以水为介质进行试验时,已确认或核算了有关结构的承受能力。 5、压力表已校验合格。
走进车间,会看到许多色彩。其实这些我们习以为常的色彩,里面藏着大学问!很多车间过道地面为什么是绿色?警示色为什么多为红色或黄色?
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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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