1.背景介绍 随着人工智能（AI）和量子计算的迅猛发展，它们在各个领域的应用也逐渐成为主流。在这篇文章中，我们将探讨系统架构在这两个领域的未来趋势，以及它们之间的关系和联系。 1.1 人工智能背景 人工智能是一种试图使计算机具有人类智能的技术。它涉及到多个领域，包…

摘要 大规模标注的遥感图像样本获取成本高昂，在实际应用场景中可用的训练样本通常有限。因此，遥感图像字幕生成任务将不可避免地陷入少样本困境，导致生成的文本描述质量不佳。本研究提出了一种自学习方法名为SFRC，用于少样本遥感图像字幕生成。在不依赖额外标记样本和外部…

DCN 单纯网络结构，召回双塔，粗排，精排都能用到。具体做法为： x0先与y进行哈达玛乘积（逐元素相乘），然后再与xi相加得到交叉层的输出。交叉层的输入是x0和xi，x0是NN最底层的输入&…

循环神经网络的数学基础 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种特殊的人工神经网络结构,它能够处理序列数据并在处理过程中保持内部状态。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有反馈连接,能够利用之前的计算结果来影响当…

1. 背景介绍 1.1 时间序列数据的特点 时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列数据点，例如股票价格、天气数据、传感器读数等。与其他类型的数据相比，时间序列数据具有以下特点： 时间依赖性：数据点之间存在着时间上的先后关系，后面的数据点往往依赖于前面的数据点。趋势…

图神经网络实战（8）——图注意力网络 0. 前言1. 图注意力层原理1.1 线性变换1.2 激活函数1.3 Softmax 归一化1.4 多头注意力1.5 改进图注意力层2. 使用 NumPy 中实现图注意力层3. 使用 PyTorch Geometric 实现 GAT3.1 在 Cora 数据集上训练 GAT 模型3.2 在 CiteSeer 数据集上训…

PyTorch深度学习实战（41）——循环神经网络与长短期记忆网络 0. 前言1. 循环神经网络1.1 传统文本处理方法的局限性1.2 RNN 架构2.3 RNN 内存机制2. RNN 的局限性3. 长短期记忆网络3.1 LSTM 架构3.2 构建 LSTM小结系列链接0. 前言 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, R…

在过去的多年中，官方技术团队努力更新与DevExpress WinForm皮肤库和相关的 API 设置（例如，RibbonControl.RibbonStyle）以反映 Microsoft 的设计语言。 在下一个版本v22.1中将包含一个全新的“WXI”（“W-X-I”或“W-11…