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目录1. 概要2. 三态门 2.1 概念2.2 三态门建模3. 双向端口3.1 HDL语言描述3.2 直接调用元件库中的模块3. 仿真4. 综合1. 概要 双向端口顾名思义是一种既可以作为输入端口接收数据,也可以作为输出端口发出数据,它对数据的操作是双向的。比如某个设计需要一个 16
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Dual-Stream Convolutional Neural Network With Residual Information Enhancement for Pansharpening（基于残差信息增强的双流卷积神经网络泛锐化算法）基于深度学习的泛锐化方法由于其强大的特征表示能力而取得了显著的效果。然而，现有的基于深度学习的泛锐化方法不仅缺乏不同分辨率特征之间的信息交换和共享，而且不能有效
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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
双向循环神经网络前言双向循环神经网络的历史双向循环神经网络的优点双向循环神经网络与其他方法的不同之处双向循环神经网络的结构双向循环神经网络的实现数据准备构建模型训练模型理论推导过程计算步骤 前言在神经网络的发展历程中，循环神经网络（RNN）是一种非常重要的模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有记忆性，可以处理序列数据。但是，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，难以学习长序列数据。双向循
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2023-09-25 21:28:28
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