内容提供者
基于残差收缩网络的关系抽取算法.pptx
2024-10-09
20金币
5.2MB
34页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共34页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于残差收缩网络的关系抽取算法.pptx
汇报人：/目录0102残差收缩网络定义关系抽取算法简介算法应用场景03残差块的作用注意力机制的应用软阈值函数的作用04数据预处理特征提取模型训练关系分类05准确率评估F1值评估AUC-ROC评估模型泛化能力评估06优点分析缺点分析改进方向07与传统关系抽取算法比较与深度学习算法比较在不同数据集上的表现比较汇报人：
2024-10-06
20
2.5MB
基于残差收缩网络的关系抽取算法.pptx
汇报人：CONTENTS添加章节标题算法概述残差收缩网络定义关系抽取算法简介算法应用场景算法优势与局限性网络结构与原理残差网络结构注意力机制软阈值函数特征选择与信息增强模型训练与优化损失函数设计正则化技术优化算法选择超参数调整与模型评估实验结果与分析数据集介绍实验设置与对比实验实验结果展示结果分析与应用前景探讨实际应用与案例分析关系抽取在知识图谱构建中的应用在社交网络分析中的应用在信息抽取和情感分析中的应用案例分析与实践经验总结未来研究方向与展望基于深度学习的关系抽取算法改进跨语言关系抽取研究大规模图数据
2024-10-09
20
5.2MB
基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法.pdf
本发明公开了一种基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法，通过增广数据集提高网络训练的准确度，构建残差收缩网络模型，再将新的激活函数LeakyReLU和Adamax优化器替换原残差收缩网络的激活函数和优化器，并且应用于带钢的缺陷检测中，训练完成后以准确度判断检测结果，如未达到预设值则重新训练至预设目标才保存网络输出结果，所述基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法有效剔除了网络训练特征学习带来的冗余信息，提升残差收缩网络的性能，解决了现有技术中带钢识别方法准确率不高的问题。
2023-07-25
10
625KB
基于改进残差网络的车型识别算法.docx
基于改进残差网络的车型识别算法基于改进残差网络的车型识别算法摘要：车型识别是计算机视觉领域的一个重要问题，具有广泛的应用前景。在本论文中，我们提出了一种基于改进残差网络的车型识别算法。该算法通过引入注意力机制和特征融合模块，有效地提高了车型识别的准确率和鲁棒性。实验结果表明，我们的方法在公开数据集上取得了良好的性能。1.引言车型识别在智能交通、车辆安全等领域具有重要的应用价值，然而由于车辆外观的多样性以及姿态变化的影响，车型识别任务依然具有一定的挑战。近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了突破性的进展，为
2024-10-18
5
10KB
基于改进深度残差网络和注意力机制的实体关系抽取方法.pdf
本发明公开了一种基于改进深度残差网络和关系词注意力机制的实体关系抽取方法，包括如下步骤：通过对远程监督实体关系数据集的处理，将英文转换为词向量；获取关系词，并计算余弦相似度提取句子的关系词权重；分别引入分段和门控机制，形成分段的具有门模块的残差网络，采用分段门控残差网络对特征通道进行分段；在残差网络的后段最大池化层的基础上拼接平均池化层形成双池化层，用于保留句子结构特征；得到模型最终的句子特征；将得到的句子特征进行关系分类，得到输出实体关系。本发明将深度残差网络应用到关系提取的远程监督数据集上，通过加深网
2023-11-14
10
905KB