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
门禁产品，它作为一道安全防范的防线，已经在我们生活中存在很久了，它是人们生活、工作中的一个安防系统，从早期的机械锁具发展到如今的智能网络化、集成化的现代门禁产品。在新技术融入与发展过程中，门禁承担着基础的安防工作，也成为跨界融合的新趋势。常见的通道闸机作为一款门禁产品，随着技术的不断发展，面临着转型的挑战，一方面是新技术发展促进传统的通道门禁创新发展，另一方面是人行通道闸机作为门禁系统的细分领域，
源代码人脸识别宿舍门禁系统(pythonqtopencv带数据库)-深度学习文档类资源-CSDN下载download.csdn.net视频效果[video(video-16ReW6hG-1605924878152)(type-csdn)(url-)(image-)(title-人脸识别 宿舍门禁系统( pyqt opencv带数据库）)]live.csdn.net一.界面设计 使用Qt Desig
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2024-07-09 18:44:41
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循环神经网络不仅容易出现梯度弥散或者梯度爆炸，还不能处理较长的句子，也就是具有短时记忆（Short-term memory) 为了克服这些缺点，提出了长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，简称 LSTM)。 LSTM 相对于基础的 RNN 网络来说，记忆能力更强，更擅长处理较长的序列信号数据一、LSTM原理基础的 RNN 网络结构如图，上一个时间戳的状态向量 h
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2024-07-17 11:19:11
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目录1. 结构1.1. 与门门控1.2. Latch门控clk与Latch的竞争——还是毛刺！1.3. 触发器门控clk与触发器的竞争——还是毛刺！2. RTL实现 时钟的不断翻转会产生很大的翻转功耗，因此在某个模块不工作时及时地停下时钟常见的一种低功耗手段。顾名思义就是为时钟输入增加一个使能en，详情如下芯片设计进阶之路——门控时钟6.4 Verilog RTL 级低功耗设计（下）FPGA设计
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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在介绍门控循环神经网络之前，先简单介绍循环神经网络的基本计算方式：循环神经网络之称之为“循环”，因为其隐藏状态是循环利用的：上一次输入计算出的隐藏状态与当前的输入结合，得到当前隐藏状态。cur_output, cur_state = rnn(cur_X, last_state)隐状态中保留了之前输入的特征和结构（对应句子的词元和结构）。接下来介绍门控循环神经网络的几个方面：功能、计算方式、完整实现
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2023-10-19 11:41:30
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文章目录门控循环单元（GRU）1 - 门控隐状态重置门和更新门候选隐状态隐状态2 - 从零开始实现初始化模型参数定义模型训练与预测3 - 简洁实现4 - 小结 门控循环单元（GRU）循环神经网络在计算梯度、矩阵连续乘积导致梯度消失或爆炸的问题。下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义：我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观
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2024-03-01 15:11:46
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门控图神经网络及PyTorch实现前言GNN预备知识面对一大串公式不得不说的定理*巴拿赫不动点定理*GNN信息传播特点——可达性任务展示具体实现*隐藏状态的计算**GNN网络框架**算法Forward and Backward*从GNN到GGNNGNN的局限GGNN的改变门控图神经网络传播过程大致算法步骤门控图神经网络PyTorch模型代码model.py*GatedPropagation类**
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2024-04-04 07:08:39
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GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution: Implementation for Context-Gated Convolutionhttps://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution目录GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution:
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2023-11-08 09:58:39
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论文：Li, Yujia, etal. Gated Graph Sequence Neural Networks[J]. Computer Science, 2015.ContributionOur main contribution is an extension of Graph Neural Networks that outputs sequences.(扩展了输出序列的图神经网络) 以前
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2023-12-27 13:25:48
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Gated Channel Transformation for Visual Recognition (GCT)本文是复现的百度&Syndney投于CVPR2020的一篇关于Attention文章。它提出了一种通用且轻量型变化单元，该单元结合了归一化方法和注意力机制，易于分析通道之间的相互关系(竞争or协作)同时便于与网络本身参数联合训练。paper：https://openaccess
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2023-12-22 23:50:26
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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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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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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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在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。在序列学习中，我们以往假设的目标是： 在给定观测的情况下 （例如，在时间序列的上下文中或在语言模型的上下文中）， 对下一个输出进行建模。 虽然这是一个典
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2024-01-17 13:29:15
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文章目录1.门控循环单元(GRU)1.1 门控隐状态A.重置门与更新门B.候选隐状态C.隐状态1.2 GRU的实现A.从零实现B.简洁实现 1.门控循环单元(GRU)GRU是一个比较新的提出来的，在LSTM之后提出，但是相比LSTM思想更简单一点，效果也差不多，但是GRU的计算速度比LSTM更快。在RNN中，太长的信息处理效果并不好，因为RNN将所有信息都放进隐藏单元里，当时间步很长时，隐藏状态
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2024-01-20 01:41:05
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⛄ 内容介绍针对传统故障诊断方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型.该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备门控循环单元网络长期记忆的功能,从而具有表达数据时空特征的能力.⛄ 部分代码function [y1,y2]=gaussian(n)
%产生数据量为n的两个相互独立高斯分布y1、y2
%---------
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2023-10-27 19:01:25
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