GPRS核心网是GPRS(general packet radio service)系统的核心部分，GPRS的作用在于传输IP包，广泛应用于2G的GSM和3G的WCDMA网络。
1、GPRS核心网基本功能 GPRS核心网提供移动管理、会话管理和传输GSM和WCDMA网络中的IP包，其他功能还包括计费等。&n
GNN入门之路02 这次是我在GNN学习中的第二次打卡，上一节的内容中我们介绍了GNN的基本原理以及相应的环境配置，这一节我们接上一节的内容，继续讲解GNN及其相应实现。一、消息传递范式 这里我们要引入消息传递范式的概念，顾名思义，它是规定了一种消息传递的方式，这种消息自然是在图神经网络中传播的了，传统的神经网络，消息传递受层次限制，比如i层的神经元信息不能直接传递到i+2层，而GNN则不同如更新
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2024-05-13 09:05:41
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在生活中的某个时刻我们会发现，在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建立一个具有创造性结构
原创
2024-05-20 11:13:11
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多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测
原创
2024-03-11 11:57:52
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回归预测 | MATLAB实现WOA-GCNN鲸鱼算法优化分组卷积神经网络的数据多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:28:17
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回归预测 | MATLAB实现PSO-GCNN粒子群算法优化分组卷积神经网络的数据多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:27:32
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本文提出了gated CNN 网络，gated linear units通过提供一个线性通道降低了梯度消失问题，并且保持非线性能力。经典CNN是处理空间问题（如图像）的利器。文中的门控卷积方法（GCNN）是专门为处理时间序列问题（如自然语言）而设计的CNN变体。它通过因果卷积来保证顺序性，通过门控机制来提升模型能力和训练稳定性，从而在语言建模等任务上达到甚至超过了RNN/LSTM的性能，同时获得了巨大的速度优势。简而言之，GCNN是CNN的思想在序列建模领域的一次成功改造和专门化应用。H%3Df*w。
TGDAUNet:基于Transformer和GCNN的医学图像分割双分支关注网络摘要：医学图像的准确、自动分割是临床诊断和分析的关键步骤。目前，随着Transformers模型在计算机视觉领域的成功应用，研究人员开始逐步探索Transformers在图像医学分割中的应用，特别是与具有编解码结构的卷积神经网络相结合，在医学分割领域取得了显著的成果。然而，大多数研究将transformer与cnn结
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2024-10-24 20:30:18
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文章目录前言一、这篇论文讲了？用 从骨架信息 中学习到的 注意力权重 去对 **原视频信息**做一个**加权处理**。再用这个数据做分类。二、详细说明1.原文摘要翻译2.读取读取I3d预训练模型，用于处理NTU中的视频信息，获得视频中的动作特征f。3.使用GCNN提取骨骼点的空间和时间特征，获得h*4.时空耦合器，用于生成时空注意力权重Ast（其实就是矩阵乘起来），得到atten_mask，As
