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闫跃; 霍其润; 李天昊; 毛煜;
1. 首都师范大学信息工程学院 2. 北京理工大学计算机学院;
自注意力机制; 卷积神经网络; 特征提取; 文本分类;
机译:基于注意力机制和特征增强融合神经网络的中文文本分类
机译:具有注意力机制和卷积层的双向LSTM用于文本分类
机译:CJAM:步态认可中的卷积神经网络联合注意力机制
机译:金字塔汇集密集卷积神经网络,用于多重焦点图像融合
机译:基于卷积神经网络和递归神经网络的深度神经语言文本分类模型
机译:基于注意力机制的双卷积神经网络预测疾病相关lncRNA基因的方法
机译:多种特征融合注意力机制增强了学生性能预测的深度知识追踪
机译:用于自动文本分类的信息融合
机译:卷积神经网络加速器的设计与实现方法及装置
机译:卷积神经网络加速器的设计与实现方法和装置
机译:基于卷积神经网络的文本分类方法及相关装置
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