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摘要：令人驚訝的是，創(chuàng)作出了一個有一定含義的故事。再次聲明，本文中的示例只為了簡化討論。這是由于精度依賴于初始參數(shù)的隨機設定。訓練次數(shù)越多超過次精度也會相應提高。 在深度學習中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）是一系列善于從序列數(shù)據(jù)中學習的神經(jīng)網(wǎng)絡。由于對長期依賴問題的魯棒性，長短期記憶（LSTM）是一類已經(jīng)有實際應用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡?，F(xiàn)在已有大量關于 LSTM 的文章和文獻，其中推薦如下兩篇：Goodfel...
摘要：另一方面，云計算的挑戰(zhàn)和風險正逐漸被重視，包括云安全和隱私保護性能不可預測性，以及對于特定企業(yè)而言，云計算應用的最終投資回報是否合理等等。有認為，年可能是云計算應用的一個拐點，特別是如果有大型企業(yè)在云計算應用中充當嘗鮮者的角色。 ?????? IEEE的會員正在幫助全球各地各種規(guī)模的企業(yè)清除可能會拖慢這項創(chuàng)新技術應用進度的障礙，履行推動云計算進步的承諾。 ? 目前云計算系統(tǒng)顯而易見的潛在...
