警情信息串并案檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)
【圖文】:
有向的節(jié)點和線組成的圖來描述計算的過程。當需要輸入的數(shù)據(jù)從一端流入整張數(shù)據(jù)逡逑圖,分配好節(jié)點對應(yīng)的計算設(shè)備,各個節(jié)點之間并行地執(zhí)行,完成最終的運算。以這逡逑種方式構(gòu)建的整個流程的Tensorflow,擁有著非常高的靈活性,如圖2-1所示。逡逑SGD卿逡逑、Weightl邋J邐、邋Biasesl邋}邐、邋Weight2邋}邐t邋Biases2邋}逡逑,f邐、,…廠邋 ̄邐^邋f邋'逡逑(賊邋We邋丨邋gfnl邋)邐JS新邋Biasesl邋)邋(更新邋Weight邋2邋)邋(邋S?fBiases2邋)逡逑—邐?邐Gradient逡逑t邋n逡逑“邋邐/逡逑Logit邋層邐y邋 ̄邐\邋/逡逑f邋Biase52邋)邐Bias邋Add邐\邋/邋/逡逑::::::::邐y逡逑丨邋一...逡逑Sigmoid邋層邐jr逡逑Sigmoid逡逑,,邐、逡逑(、Biasesl邋)邐^邋Bias邋Add逡逑\邐C邋Weightl、}邐MatMul邋J邐/逡逑V逡逑圖2-1邋tensorflow的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)逡逑使用Tensorflow進行項目研究和工程實現(xiàn)具有以下優(yōu)點:逡逑1.支持CNN,即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持深度強化學(xué)習(xí)及計算逡逑密集的科學(xué)計算(偏微分方程求解),同時可以自行設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)流式圖逡逑也使得開發(fā)者更加自由的表達算法
上解決RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的梯度消失等問題[21]。逡逑前文己經(jīng)提及,RNN是一種重復(fù)的鏈式結(jié)構(gòu),在未加入LSTM改進的RNN中,逡逑一般只是簡單的將一個tanh層,置于這一層結(jié)構(gòu)中,如圖2-3所示。逡逑—?邋邐邋邐邐?邐——?逡逑A邐A逡逑0邋^邋^逡逑圖2-3只有一個tanh層的RNN逡逑LSTM即使在這樣的鏈式結(jié)構(gòu)上,將每一部分的簡單結(jié)構(gòu)進行替換,以一種非常逡逑特殊的方式進行交互,使之成為了一個不同的結(jié)構(gòu),如圖2-4所示。逡逑12逡逑
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:D631.1;TP391.1
【相似文獻】
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本文編號:2650269
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