CW-RNN是ICML2014上提出的一篇论文，与LSTM模型目的是相同的，就是为了解决经典的SRN对于长距离信息丢失的问题。但是与LSTM（基于三个门进行过滤和调节）的思想完全不同，CW-RNN利用的思想非常简单。下面介绍一下CW-RNN。 提出我们要解决的问题：我们要做的事情是序列标注问题，输入时一个序列，输出是对应的标签序列。如下： Input   =       (X1,  X2,

先说测试结果吧，感觉不如想象中强力，效果不如双菱+锅。 有兴趣的同学可以到这里逛逛，无线论坛：www.anywlan.com   ========================================================== 有段时间家里没网，做过两个双菱天线，改装无线路由器的自带天线，使用WDS功能蹭网，加上一个卫星锅，测试感觉还行，马路对面100米无障碍的饭馆wi

目录   摘要 1.介绍 2.背景 2.1 攻击模型 2.2 神经网络和符号 2.3 攻击样例 2.4 距离度量 3 攻击算法 3.1 L-BFGS 3.2 FGSM 3.3 JSMA 3.4 Deepfool 4. 实验 5. 作者的方法 5.1 目标函数  5.2 盒约束 5.3 各种方法的评估 摘要 摘要大概介绍了对抗学习的背景以及本文的创新点。神

文章目录 C&W Loss FunctionC&W 模型结构Word2Vec - CBOW C&W Loss Function ∑ ( w , c ) ∈ D ∑ w ′ ∈ V m a x ( 0 , 1 − s c o r e ( w , c ) + s c o r e ( w ′ , c ) \sum_{(w,c)\in D}\sum_{w'\in V}max(0, 1

Integrated Microfluidic Cooling for S-Band 10-Watt CW Power Amplifiers on Hybrid PCBs Abstract 本文提出了一种在Rogers和FR4混合印刷电路板（PCB）上的集成微流控通道，用于在塑料表面贴装封装中冷却S波段10W连续波功率放大器。 设计并制造了一种四层混合PCB，其制造工艺完全