我总结了论文中循环神经网络的应用实验。我通过两个实验对比了RNN和LSTM的性能：实验一是在MNIST图片分类任务中，我将RNN、LSTM与CNN（LeNet）进行比较，发现CNN因其对空间特征提取的优势而表现...

我完成了一项深度学习环境搭建与基础操作实验。该实验基于Windows 11系统，使用Anaconda和PyCharm作为基础环境。我分别在独立的虚拟环境中安装了TensorFlow（CPU版）、PaddlePaddle（GPU版）和P...

本文详细说明了ISPRS Vaihingen和Potsdam遥感数据集在GeoSeg框架中的处理流程。对于Vaihingen数据集需分别从三个特定ZIP压缩包提取训练/测试图像与掩膜，通过vaihingen_patch_split.py脚本切分...

我总结了深度学习中的核心概念，包括欠拟合、过拟合、噪声处理、正则化、感受野、训练超参数、神经网络层类型（卷积层、池化层、全连接层等）以及各类神经网络模型（感知机、FNN、CNN、RNN、LST...

我总结了论文的写作经验与改进要点，强调贡献需明确原创性边界，摘要应概括工作与创新而非批评他人，引言需先总后分列出贡献，方法部分需区分已知与创新模块并配图注说明，实验需结合客观结果与...

我总结了论文的核心内容：针对线性注意力因忽略Query幅值导致性能不足的问题，提出了MALA方法，通过引入带比例因子β和偏置γ的线性调整，恢复幅值对注意分布的影响。实验表明，MALA在图像分类...