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针对目前语义角色标注方法存在的由于神经网络层数增加导致梯度爆炸、梯度消失而带来的深层网络训练困难和训练不稳定问题,先后通过在层与层之间加入Layer Normalization进行归一化处理,引入Highway Networks优化的深层双向长短期记忆神经网络来优化模型中的递归子层等方法,加速模型收敛速度,增强网络稳定性及模型表达能力。实验结果表明,该方法能够有效解决随神经网络层数的加深,梯度信息回流受阻造成的网络模型训练困难及不稳定问题。 相似文献
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基于粒子系统的火焰模拟是可视化仿真中的一个重要环节。目前,一些火焰模拟方法中的不足之处在于粒子计算时间长、渲染效果不真实等。基于粒子系统提出了一种三维火焰模拟算法,并利用GPU加以实现。其基本思想是运用物理动力学原理分析现实生活中的火焰运动,构建出火焰粒子系统模型并实现火焰的三维效果。实验表明,用该方法模拟火焰效果比较真实、速度快,在PC上可以得到令人满意的效果。 相似文献
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根据煤炭企业的实际情况,分析并找出影响煤炭价格的主要因素,采用BP人工神经网络作为煤炭价格模型的非线性建模方法,对煤炭价格进行预测并通过误差对比分析其准确性。结果表明,BP神经网络能很好地反映变量之间的非线性相关性,并且能够高精度地预测煤炭价格,为煤炭企业的生产经营决策和政府部门政策体系的建立提供了重要依据。 相似文献
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为了解决自动问答系统中对买家的提出问题自动分类,在分析买家聊天记录基础上,运用改进的朴素贝叶斯分类算法,构建了结构化的语料库。通过设计的语料标注系统可完成买家聊天记录的自动分类,测试结果表明,改进后的文本分类算法提高了对问题自动回答的准确度。 相似文献
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