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RNN-LSTM-GRU_TensorFlow_Hybrid_Model_Residual_GRU_ResNet_Toderic...

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简介：
本项目探讨了RNN、LSTM与GRU在TensorFlow中的混合模型应用，并创新性地引入残差GRU及ResNet架构，显著提升序列预测性能。参考Toderic等人的研究进行改进和扩展。 递归神经网络的全分辨率图像压缩神经网络使用了RNN、LSTM/GRU以及Tensorflow混合模型，并结合残差GRU和ResNet架构来实现高图像压缩率，如Toderici2017-CVPR论文所述。该模型用于利用已训练好的残差GRU模型进行有损图像压缩及解压操作。 为了获取更多关于此体系结构及其压缩结果的详细信息，请参考相关文献。本代码允许您使用经过预训练的模型执行有损压缩，但目前不包含熵编码部分。 软件要求：运行该编码器和解码器仅需安装Tensorflow即可；若要在MS-SSIM下生成感知相似性，则还需额外准备相应工具或环境。 在进行图像压缩时，请注意残留GRU网络是完全卷积的，并且需要输入图片的高度与宽度均以32像素为倍数。此文件夹内提供了一个名为example.png的例子，可供参考使用。

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  • RNN-LSTM-GRU_TensorFlow_Hybrid_Model_Residual_GRU_ResNet_Toderic...
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    本项目探讨了RNN、LSTM与GRU在TensorFlow中的混合模型应用，并创新性地引入残差GRU及ResNet架构，显著提升序列预测性能。参考Toderic等人的研究进行改进和扩展。 递归神经网络的全分辨率图像压缩神经网络使用了RNN、LSTM/GRU以及Tensorflow混合模型，并结合残差GRU和ResNet架构来实现高图像压缩率，如Toderici2017-CVPR论文所述。该模型用于利用已训练好的残差GRU模型进行有损图像压缩及解压操作。 为了获取更多关于此体系结构及其压缩结果的详细信息，请参考相关文献。本代码允许您使用经过预训练的模型执行有损压缩，但目前不包含熵编码部分。 软件要求：运行该编码器和解码器仅需安装Tensorflow即可；若要在MS-SSIM下生成感知相似性，则还需额外准备相应工具或环境。 在进行图像压缩时，请注意残留GRU网络是完全卷积的，并且需要输入图片的高度与宽度均以32像素为倍数。此文件夹内提供了一个名为example.png的例子，可供参考使用。
     
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