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循环神经网络的应用 RNN 有很多应用。一个不错的应用是与自然语言处理（NLP）的合作。网上已经有很多人证明了 RNN，他们创造出了令人惊讶的模型，这些模型能表示一种语言模型。这些语言模型能采纳像莎士比亚的诗歌这样的大量输入，并在训练这些模型后生成它们自己的莎士比亚式的诗歌，而且这些诗歌很难与原作区分开来。 下面是莎士比亚式诗歌。 PANDARUS: Alas, I think he shall be come approached and the day When little srain would be attain'd into being never fed, And who is but a chain and subjects of his death, I should not sleep. Second Senator: They are away this miserie......阅读全文
什么是循环神经网络（RNN），如何使用它们？本文所讨论的就是关于循环神经网络的基础内容，RNN 是变得日益流行的深度学习模型。本文不打算深入讲解其晦涩的数学原理，而是旨在让读者获得关于RNN 的抽象理解。 一般的循环神经网络信息 循环神经网络出现于20世纪 80年代，最近由于
摘要： 针对化纤外观缺陷检测使用基于深度学习的语义分割方法，总结了自2014年以来基于深度学习的典型语义分割方法，并在此基础上应用到化纤外观检测项目上，取得了不错的效果。 01 化纤外观缺陷检测背景 化纤作为纺织制造的原料，由化纤生产企业进入下游纺织企业前会收卷形成丝饼，但在丝饼
医院对于自家的重症监护室（ICU），往往有一个不成文的期望：减少“患者在病床上去世”事件的发生。这种想法乍一听有点奇怪，但可以理解。 这个期望可能很快就能实现了。基于监测患者生命体征各种设备所提供的实时数据，ICU似乎是人工智能的完美使用场景，可以用来判断患者的实时病情以及病情何时恶化。 E
人工智能技术在物流、医疗、金融、产业物联网等很多领域都有现实应用。对于关乎每个人健康的医疗领域而言，不管医生是不是接受，人工智能已强势闯入医疗界。 最近有两条消息再次把人工智能推向了高潮： 1.2017两会中人工智能第一次出现在政府工作报告中，关注人工智能的科技界因此热血沸腾。 2.世界癌
人工智能可以帮助医生判断患者病情是否会恶化。 医院对重症监护室（ICU）有一个可理解的目标：减少患者“在病床上去世”事件。 在重症监护室里，监测患者各项生命体征的医学设备采集到的数据汇聚成一股洪流，正好让人工智能有了用武之地：判断患者何时会情况恶化。美国紧急医疗研究所（Emergency C