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1****6 2018-07-10
感分析
这些改进虽然各有不同,但是它们的宏观描述却与简单的循环神经网络一(如图2所示),即隐状态依据当前输入及前一时刻的隐状态来改变,不断地循环这一过程直至输入处理完毕: ht=Recrurent(xt,ht−1)ht=Recrurent(xt,ht−1) 其中,RecrurentRecrurent可以表示简单的循环神经网络、GRU或LSTM。 栈式双向LSTM(Stacked Bidirectional LSTM) 对于正常顺序的循环神经网络,htht包含了tt时刻之前的输入息,也就是上文息。同,为了得下文息,我们可以使反方向(将输入逆序处理)的循环神经网络。结合构建深层循环神经网络的方法(深层神经网络往往能得更抽象和高级的特征表示),我们可以通过构建更加强有力的基于LSTM的栈式双向循环神经网络[9],来对时序数据进行建模。
Z****齉 2020-08-27
刚刚升级小度音响固件后一直蓝色常亮,是不
问题,刚手的才了不半个小时,手痒点了升级固件,然后就一直蓝色指示灯亮着,线拔了重插也没。  
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个户”。 那么,一群户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们拿刚才的例子来看,针对小明 这个单个户,“购偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公开的数据说住在五道口 的小明爱电子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购偏好,就没有泄露户隐私。如果进一步讲,大家都知道小明住在海淀区五道 口,那么是不是小明就爱点此产品了呢?这种况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱电子产品。 所以,从隐私保护的角度来说,隐私是针对单个户的概念,公开群体户的息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体的息,那么就算是隐私泄漏。 隐私保护的方法 从息时代开始,关于隐私保护的研究就开始了。随着数据不断地增长,人们对隐私越 来越重视。我们在讨论隐私保护的时候包括两种况。 第一种是公司为了学术研究和数据交流开放户数据,学术机构或者个人可以向数据库 发起查询请求,公司返回对应的数据时需要保证户的隐私。
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