基于稠密连接记忆神经网络的文本推理

由于传统的端到端记忆神经网络模型特征表示能力不足、无法很好地表示各个记忆之间的联系,导致其在数据集bAbI中的位置推理和路径查找问题正确率不高,针对此问题,提出了一种结合稠密连接和多层感知机的记忆神经网络。该模型利用稠密连接与全连接层获取关系特征,增强了模型的特征表示能力。利用bAbI数据集对模型进行推理正确率的评估,实验结果表明,与传统的记忆神经网络以及端到端记忆神经网络相比,该模型能有效提升文本推理的正确率。     

道路桥梁施工中钢纤维混凝土技术的应用

随着我国经济的迅猛发展和城市化进程的不断加快，对我国城市基础建设提出了更高的要求，推动了基础设施的建设项目的大规模开展。随着公路和桥梁的建设工程日益增加，路桥工程对于材料的质量标准也越来越高。尤其是在一些建筑领域中，如楼房、桥梁，公路等领域，钢纤维混凝土的应用范围越来越广泛，它性能优越、施工简便，但它的价格却很实惠。本文旨在结合钢纤维混凝土技术的应用实际，在相关理论的指导下，对其在实践中的应用进行了深入地分析。