hybrid neural networks | BriefGPT

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量子语言处理的现状
这篇文章对于自然语言处理的量子计算研究进行了综述，目标是提高当前模型的性能，为一些语言现象（如歧义和长距离依赖）提供更好的表示。多种方法家族被介绍，包括符号图解法和混合神经网络。这些研究表明实验研究已经可行，并且为新模型的构思和评估提供了开
PDF3 months ago
使用混合深度神经网络从不完整数据中学习时空特征进行交通流预测
本文旨在探讨使用基于数据驱动模型的混合深度神经网络进行交通流预测的方法，针对加利福尼亚高速公路交通预测系统（PeMS）中的数据缺失问题，综合运用循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）的空时关联性将邻近站点的数据融合，并使用多种数
PDF2 years ago
混合经典 - 量子神经网络中的迁移学习
本文为机器学习算法中广泛应用的迁移学习的概念扩展到了由经典和量子元素组成的混合神经网络的新兴领域，提出了不同实现混合迁移学习的方法，并重点关注了现代量子技术下，经典网络的预处理和优化加上量子算法处理的优秀组合，提供了图像识别和量子态分类等方
PDF5 years ago
卫星多光谱图像时间序列农作物分类的深度学习模型的时空权衡
本篇研究分析多光谱时间序列上几种结构化深度学习模型对农作物分类的影响，结果发现最佳表现的方式是大部分参数用于建模数据的时间结构。这些结果可以作为设计定制的深度学习模型进行农作物分类的指南。
PDF5 years ago