问题遇到的现象和发生背景
图中的64是卷积核是数量、4是卷积核的大小吗？
1条回答 默认 最新
爱晚乏客游 2022-04-22 10:39关注我看了几遍没看到你的64在哪里。
至于具体参数含义，这个百度下conv1d()这个函数就有了
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
分享
- 2025-05-12 15:53AI天才研究院的博客 本文旨在全面解析AI语音识别领域中多模态融合技术的原理、实现和应用。我们将重点探讨如何将语音信号与其他模态数据(如视觉、文本等)相结合，以提高语音识别的准确性和鲁棒性。研究范围涵盖从基础理论到实际系统实现...
- 2022-06-12 10:32Dongxue_NLP的博客 这是一个标准的嵌入层，其中的输入不是标记本身，而是标记在序列中的位置——从第一个标记《sos》(序列开始)标记开始，位置为0。 接下来，将标记和位置嵌入元素相加得到一个向量，该向量包含关于标记及其在序列中的...
- 2025-03-24 02:43AI天才研究院的博客 而构建跨语言AI Agent则是进一步提升多语言交互的智能化和自动化水平，使其能够理解、处理和生成多种语言的信息，为用户提供更加便捷、高效的跨语言服务。本文的范围涵盖了从多语言翻译和跨语言AI Agent的基本概念到...
- 2024-10-22 00:00熔光的博客 AI大模型是一种具有大规模参数和强大计算能力的人工智能模型。其核心特征包括拥有海量的参数，通常可达数亿甚至数十亿级别，这使得它们能够学习到极其复杂的模式和关系。同时，它们具备强大的计算能力，能够在短时间...
- 2019-09-02 00:58金字塔下的小蜗牛的博客 本章内容首先提到的是序列数据的处理，然后介绍标准的RNN以及它面临的一些问题，随后介绍RNN的一些扩展LSTM（Long Short-Term Memory）以及RNNs（Recurrent Neural Networks，基于循环神经网络变形的统称）在NLP...
- 2024-05-03 11:39绝不原创的飞龙的博客 通过对 TextVectorization 层有很好的理解，让我们定义一个函数，返回一个包装在 Keras Model 对象中的文本向量化层。此函数名为 get_vectorizer()，接受以下参数：语料库—接受字符串列表（或数组）（即要构建词汇...
- 2024-10-21 11:43iangellove的博客 Omega-AI深度学习引擎 Omega-AI：基于java打造的深度学习框架，帮助你快速搭建神经网络，实现训练或测试模型，支持多线程运算，框架目前支持BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、vgg16、resnet、yolo、lstm、...
- 2024-09-13 23:12AI完全体的博客 【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】 一、前期准备工作 学习如何读AI论文 看了B站李沐老师的下面几个视频 如何读论文【论文精读·1】 9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读·2】 ...
- 2023-06-27 05:07AI天才研究院的博客 （2）特征提取：与基于统计的词向量技术不同的是，基于深度学习的词向量技术可以自动从原始语言文本中提取特征，而不需要人工选择。本文旨在阐述机器翻译中的词向量技术，通过介绍词向量技术的原理、实现步骤和应用...
- 2022-07-04 19:21芷年若相依的博客 Learning 学习忘记元学习 Event Probability Mask EPM and Event Denoising Convolutional Neural Network 事件概率掩码 EPM 和事件去噪卷积神经网络 An Adaptive Neural Network for Unsupervised Mosaic ...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
3月7日
已采纳回答
2月27日-
创建了问题
4月21日