案例介绍
Seq2Seq模型早期用于自然语言处理任务（NLP），ChatGPT的原型之一，可用来实现人机有效交互，如机器翻译、自动问答等；
模型由编码器、解码器以及上下文向量三部分构成；
编码器和解码器由长短期记忆神经网络（LSTM）结构搭建，提取雷暴演变的时序特征；
上下文向量的引入捕获了多步输入雷暴时序图片的复杂非线性耦合关系，提升解码预测精度；
Seq2Seq模型可以自动从训练数据中学习特征，可以减少特征工程的工作量，灵活实现任意长度的序列到序列的映射关系学习。
案例图片
相似案例推荐
其他人才的相似案例推荐
-
基于SDR的通信信号识别设备研究与实现
基于深度学习技术，进行了对调制信号的自动识别研究，主要采用卷
-
基于D3QN的移动传感器路径跟踪研究
为了解决基于深度Q网络（DQN）的路径规划任务面临的样本效率
-
双向DCDC自然冷却
双向DC/DC电源转换模块，基于CLLC拓扑，高压侧320~
-
mipi的ser-des驱动调试
项目背景 我参与了一个大型汽车嵌入式系统项目，主要负责开发
-
汇川工业-电梯触控一体机
整个产品一人解决从板级HW到OS到中间件到上层应用，从硬件芯
-
半导体数字前端仿真EDA
作为一共6名团队成员之一的key 成员： 1. 负责开发基
-
开发者论坛
该系统是一个校园技术交流平台，采用Java和MySQL数据库
-
NACHI机器臂控制系统开发
项目描述： 该项目旨在开发一套Python自动化程序，用于
-
西铁行服务平台小程序
该项目用于高铁列车上乘车扫座位的二维码来根据座位号进行点餐下
-
后台管理系统+大屏
该项目是后台管理系统+大屏，后台管理系统是一些增删改查，大屏
-
后台管理系统+大屏
该项目是后台管理系统+大屏，内网访问的所以没有链接，后台管理
-
类linux小型操作系统
项目介绍： 利用业余时间提升自身基础，通过自学《操作系统真
微信接收人才推送
关注猿急送微信平台，接收实时人才推送
接收人才推送
联系需求方端客服