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リカレントニューラルネットワークこれは、単語、文、段落、および記事を、対応する意味論に従って同じベクトル空間にマッピングできる、つまり、組み合わせ可能な情報を意味のあるベクトルに表現できる表現学習方法です。
リカレント ニューラル ネットワークには、次の 2 種類の人工ニューラル ネットワークが含まれます。
【1】http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/recurrent.html
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EGMN は、ユーザーの好みとビデオ機能間の潜在的な相互作用効果をうまく捉えました。
新しいセマンティック認識フレームワークとして、スパースビューから 3D モデルを再構築するために使用されます。
ScaleNet は、重み共有を通じて事前トレーニング済みの Visual Transformer (ViT) を拡張する新しいアプローチです。