【导读】今天给大家推荐一篇百度联合Syndney在CVPR2020上发表的关于Attention机制的文章。它提出了一种通用且轻量型的转换单元，GCT 结合了归一化方法和注意力机制，并使用轻量级的、易于分析的变量来隐式地学习网络通道间的相互关系。同时便于与网络本身参数联合训练。论文链接: https://arxiv.org/abs/1909.11519代码地址: https://github.co
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2024-06-27 08:25:06
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我们的项目计划利用Python来训练模型，然后在浏览器中去调用训练好的模型，因为Python环境下读取数据、GPU加速等都比较容易实现，所以就需要解决一下Python训练好的模型在移植到js环境下的问题。幸运的是有现成的工具可以使用。本次的主要任务是探究训练好的CNN模型在浏览器上的移植情况，最终需要实现浏览器来成功运行CNN模型，这里为了简单起见我采用了MNIST数据集来进行训练和预测。一、安装
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2023-12-25 22:38:24
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摘要1、引言2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2.3 激活函数 2.4 批次归一化 2.5 Dropout 2.6 全连接层3、深度
《Low Power Methodology Manual For System-on-Chip Design 》读书笔记4 电源门控概述4.1 动态和泄漏功耗曲线电源门控最基本的思想是为电路提供两种电源模式，分别为低功耗模式和活动模式；其目的是在合适的时间通过恰当的方式在两种模式间切换，带来
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2024-03-29 19:42:17
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最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是Gated CNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括：
提出一种新的门控机制缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象相比LSTM，模型更加简单，收敛速度更快
模型的结构图如下所示：
首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本，
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2019-08-20 16:05:00
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最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是Gated CNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括：
提出一种新的门控机制缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象相比LSTM，模型更加简单，收敛速度更快
模型的结构图如下所示：
首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本，提取更高
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2019-07-21 17:30:00
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原创
2023-01-20 10:11:27
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远程控制物联网方案 (此方案成本250元~300元优点是远低于产家报价400～500,使用自家服务器扩展成本低)组装后连线效果实物图 网关配置 工具见下面产品说明通讯是TCP/IP协议,一定要配置好服务器地址与网关 通讯是TCP/IP协议,一定要配置好服务器地址与网关 通讯是TCP/IP协议,一定要配置好服务器地址与网关 重要的事情说三遍*工程所需要的设备与用途 根据实际情况选配 相关设
第五章 电源门控设计part1 由于第五章内容太多，且这一个章节将的内容都是全书的重点，所以我将其拆分成几个部分来写，这是第一部分。5 电源门控设计这一章把电源门控的每一个组成部分从前端、RTL的视角进行了介绍，并对验证和测试这两个方面做了补充说明。图 1 所示的带有电源门控的SoC结构图中展示了电源门控设计中需要用到的关键组件。 图 1带电源门控的SoC结构图
门控的基本要求：1. 所需要的沿（对于正沿触发的寄存器是正沿，对于负沿触发的寄存器是负沿）不增加，不减少；1. 不会产生毛刺；1. 使用后功耗要能够降低；1. 最好面积还会减小。 1. 上升沿触发的门控时钟的结构研究：应用与上升沿触发的寄存器的门控。1. 直接与门结构： 1. 高电平使能Latch
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2023-09-22 22:44:47
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RNN与RNN的变种结构4.6.5 門控循環單元(gated recurrent unit， GRU)4.6.5节我们了解了LSTM的原理，但大家会觉得LSTM门控网络结构过于复杂与冗余。为此，Cho、van Merrienboer、 Bahdanau和Bengio[1]在2014年提出了GRU门控循环单元，这个结构如图 4.53所示，是对LSTM的一种改进。它将遗忘门和输入门合并成更新门，同时
门控时钟，英文名gate clock。所谓“门控”是指一个时钟信号与另外一个非时钟信号作逻辑输出的时钟。比如，你用一个控制信号“与”一个CLK，以控制CLK的起作用时间。在ASIC中利用此来减少功耗，因为功耗主要消耗在MOS的翻转上了，门控时钟的输出，有一段时间不翻转不变化，减少了功耗；但在FPGA中，由于时钟走专用的网络等原因将导致诸多问题，如门控时钟可能会有毛刺，skew和jitter，以及时
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2023-07-04 09:30:14
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原标题：电梯控制系统与门禁系统的区别随着高楼大厦的不断增多，电梯逐渐成为人们上下班必不可少的工具之一，但电梯里拥挤、复杂的乘梯环境可能会影响人们的心情，使人心情烦躁，那么怎么才可以使人们的乘梯环境有所改善呢?电梯控制系统的使用就很好的解决了这个问题。不过很多用户在使用时都不知道电梯控制系统与门禁系统的有何区别，下面旺龙科技就与大家简单谈谈电梯控制系统与门禁系统的区别。1、很多人都认为“电梯控制系统
目录1 GRU的输入输出结构2 GRU的内部结构2.1 重置门 reset gate2.2 更新门 update gate3 LSTM与GRU的关系4. 总结5 吴恩达视频截图 LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等
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2023-11-03 18:09:44
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## 2019-2020-1学期20192429《网络空间安全专业导论》 ##第四章 门和电路 4.1 计算机和电学- 门（gate) :对电信号执行基本运算的设备，接受一个或 多个输入信号，生成一个输出信号。（但一个门接受一个或多个输入信号,生成一个输出的信号）。 每种类型的门执行一个 特定的逻辑函数。- 电路（circuit）：相互关联的门的
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2023-11-14 09:39:03
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时序预测 | MATLAB实CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测目录时
原创
2022-12-15 15:14:55
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门控循环网络 深度学习的概念源于对人工神经网络的研究，门控循环单元GRU神经网络是深度学习的一种。长短期记忆网络（LSTM）在RNN的基础上，通过引入门控操作解决了其梯度爆炸的问题，而GRU网络实际上是LSTM网络一种较为成功的变体【1,2,3】。 对比一般的神经网络，GRU网络收敛速度快且不容易发生梯度消失的情况，主要原因是该网络复杂的门控单元（细胞状态）通过偏置和相关参数来实时和灵活的调整激活
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2023-08-08 16:01:46
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当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循
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2024-03-31 08:21:59
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A Convolutional Gated Recurrent Neural Network for Epileptic Seizure PredictionABSTRACT在本文中，我们提出了一种卷积门控递归神经网络(CGRNN)来预测癫痫发作，基于从EEG数据中提取的代表信号的时间方面和频率方面的特征。使用波士顿儿童医院收集的数据集，CGRNN可以提前35分钟至5分钟预测癫痫发作。我们的实验结
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2023-08-08 18:07:06
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人工智能门禁系统有哪些模块组成一种人工智能门禁系统，包括电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、摄像头、门禁、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块、安保终端和门禁控制装置；所述电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块和安保终端均连接至门禁控制装置；控制主机包括蓝牙门禁读
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2023-12-21 21:03:47
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