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Long-Short Term Memory Networks Using Python

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简介：
本书《Long-Short Term Memory Networks Using Python》深入浅出地介绍了如何利用Python语言实现长短期记忆网络（LSTM），适合对自然语言处理和深度学习感兴趣的读者。 Develop Sequence Prediction Models With Deep Learning Using Long Short-Term Memory Networks in Python Jason Brownlee

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  • Long-Short Term Memory Networks Using Python
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    本书《Long-Short Term Memory Networks Using Python》深入浅出地介绍了如何利用Python语言实现长短期记忆网络（LSTM），适合对自然语言处理和深度学习感兴趣的读者。 Develop Sequence Prediction Models With Deep Learning Using Long Short-Term Memory Networks in Python Jason Brownlee
     
  • Long Short-Term Memory 论文.pdf
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    《Long Short-Term Memory》论文提出了一种用于处理长距离依赖问题的循环神经网络结构LSTM，显著提升了深度学习模型在序列数据上的性能。 Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen. Long Short-Term Memory[J]. Neural Computation, 1997, 9(8).
     
  • [machine_learning_mastery系列]长短期记忆网络(Long-Short-Term-Memory-Networks)与...
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    简介：本教程为《machine_learning_mastery》系列之一，详细解析了长短期记忆网络（LSTM）的工作原理及其在序列数据预测中的应用。适合深度学习初学者和实践者参考。 欢迎阅读《Long Short-Term Memory Networks With Python》。长短期记忆（LSTM）循环神经网络是目前最引人关注的深度学习技术之一。它们在诸如语言翻译、自动图像描述以及文本生成等复杂领域展示了世界级的效果。与多层感知机（MLPs）和卷积神经网络（CNNs）这样的其他深度学习方法不同，LSTMs专门设计用于序列预测问题。本书旨在帮助你快速了解什么是LSTM，它的工作原理是什么，以及如何将这一重要技术应用到自己的序列预测问题中。
     
  • int, short, long, float的数据取值范围
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    本文介绍了C/C++编程语言中int、short、long和float四种基本数据类型的取值范围，帮助程序员正确选择合适的数据类型。 在IEEE754标准下探讨short、int、long以及float的数据类型取值范围，并包含一段验证程序，在VC6.0环境下编译通过。文档全面展示了这些数据类型的取值范围，同时推广了double类型的数据取值范围。
     
  • Reducing Data Dimensionality Using Neural Networks
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    本研究探讨了利用神经网络技术降低数据维度的方法，旨在提高大数据处理效率和模型训练速度。通过实验验证了该方法在不同场景下的有效性和适用性。 作者：Hinton, GE 和 Salakhutdinov, RR 期刊：SCIENCE 卷期页码：313卷5786期，第504至507页 DOI: 10.1126/science.1127647 出版日期：2006年7月28日
     
  • Memory-Augmented Neural Networks for One-shot Learning
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    本文介绍了一种基于记忆增强神经网络的一次性学习方法，能够有效利用少量样本进行高效准确的学习和分类。 《One-shot学习与记忆增强神经网络》是2016年arXiv上发表的一篇关于元学习的论文。
     
  • Siamese Networks on Omniglot with PyTorch: Implementing Siamese Networks using PyTorch
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    本项目使用PyTorch实现Siamese网络，并应用于Omniglot数据集上进行训练。通过对比学习，模型能够有效识别不同字符类别间的相似性和差异性。 暹罗网络-omniglot-pytorch 是使用 PyTorch 实现的“用于一幅图像分类的暹罗神经网络”。该论文详细介绍了这一方法。Omniglot 数据集要求使用 Torch 0.3.0 和 Torchvision 0.2.0。结果验证任务得分在 0.85 以上，一击分类得分为 0.50。
     
  • Biomedical Image Segmentation Using U-Net Convolutional Networks...
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    本研究利用U-Net卷积神经网络对生物医学图像进行分割，通过优化网络结构和训练方法提高了复杂背景下的目标识别精度。 U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer 和 Thomas Brox 在德国弗莱堡大学计算机科学系及生物信号研究BIOSS中心提出。该架构的核心在于其对称的设计：收缩路径和扩张路径相结合，这种设计使得它在训练样本量极小的情况下也能高效学习，并且能够实现高精度的图像分割。 文章首先指出深度卷积网络已经超越了其他方法，在视觉识别任务中表现出色。然而，要使这些模型达到最佳效果，则需要大量的带注释的数据集来训练它们。为解决这一问题，U-Net提出了一种新的网络架构和策略，利用数据增强技术在有限的标注样本下实现高效学习。该设计包含两个关键部分：收缩路径捕捉上下文信息；扩张路径实现精准定位。 除了在电子显微镜图像分割中表现出色外，在2015年ISBI细胞追踪挑战赛上，U-Net也取得了优异的成绩。它通过对透射光显微镜图像（包括相位对比和微分干涉对比）进行训练实现了这一成就。此外，它的另一个亮点是处理速度非常快——对于一个大小为512x512像素的图像而言，其分割时间不到一秒。 U-Net基于Caffe深度学习框架实现，并且论文作者提供了完整的代码及预训练模型供下载使用。这项成果对生物医学图像分析领域产生了重大影响，由于它在精度与速度上的优势迅速成为该领域的常用工具之一。 此外，在数据量有限的情况下探索新的网络架构和策略以提高深度学习模型的泛化能力成为了研究热点。U-Net的成功展示了即使面对标注样本不足的情况，通过合理的设计依然能构建出高性能的模型。这对于那些需要处理珍贵或昂贵到难以获取的数据集的研究领域来说具有重要意义。 总之，U-Net不仅提供了一个有效的网络结构设计，并且还展示了一种利用数据增强技术提升模型性能的方法，在深度学习研究中产生了深远影响。
     
  • ISSCC2021 Session 15V: Compute-in-Memory Processors for Deep Neural Networks...
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    该会议讨论了用于深度神经网络的计算存储处理器技术，聚焦于在内存中执行智能运算的新一代芯片架构与设计。 ISSCC2021_Session_15V_Compute-in-Memory Processors for Deep Neural Networks.pdf 这篇文章讨论了用于深度神经网络的计算内存储处理器的设计与实现，重点介绍了在内存中执行计算的技术如何能够提高处理效率和能源使用率，并探讨了这些技术在未来人工智能应用中的潜力。