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por las capas LSTM y de salida.Redes LSTM de clasificaciónAbrir Live ScriptPara crear una red LSTM para la clasificación de secuencia a etiqueta, cree una matriz de capas que contenga una capa de entrada de secuencia, una capa LSTM, una capa totalmente conectada, una capa softmax y una capa de salida de clasificación.Establezca el tamaño de la capa de entrada de secuencia en el número de características de los datos de entrada. Ajuste el tamaño de la capa totalmente conectada al número de clases. No es necesario especificar la longitud de la secuencia.Para la capa LSTM, especifique el número de unidades ocultas y el modo de salida 'last'.numFeatures = 12;

classificationLayer];Para ver un ejemplo que muestra cómo entrenar una red LSTM para la clasificación de secuencia a etiqueta y clasificar nuevos datos, consulte Clasificación de secuencias mediante aprendizaje profundo.Para crear una red LSTM para la clasificación de secuencia a secuencia, utilice la misma arquitectura que para la clasificación de secuencia a etiqueta, pero establezca el modo de salida de la capa LSTM en 'secuencia'.numFeatures = 12;

classificationLayer];Regression LSTM NetworksOpen Live ScriptPara crear una red LSTM para la regresión secuencia-a-uno, cree una matriz de capas que contenga una capa de entrada de secuencia, una capa LSTM, una capa totalmente conectada y una capa de salida de regresión.Establezca el tamaño de la capa de entrada de secuencia en el número de características de los datos de entrada. Establezca el tamaño de la capa totalmente conectada en el número de respuestas. No es necesario especificar la longitud de la secuencia.Para la capa LSTM, especifique el número de unidades ocultas y el modo de salida 'last'.numFeatures = 12;

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4. cómo seccionar un cono y dibujar la forma real de la sección

ResumenEstudiamos órdenes competitivos de fermiones sin espín en el modelo de Hubbard de red triangular con interacción vecino más próximo. Calculamos el vértice efectivo de dos partículas, resuelto por el momento, de forma insesgada en términos del método del grupo funcional de renormalización y comparamos dos esquemas diferentes para la discretización del momento, uno basado en la división de la superficie de Fermi en parches y otro basado en una descomposición en canales. Estudiamos la interacción atractiva y repulsiva entre el vecino más cercano y encontramos una competencia de emparejamiento e inestabilidades de carga. En el caso atractivo, se produce una inestabilidad de Pomeranchuk en el relleno de Van Hove y surgen emparejamientos de ondas f y p cuando se reduce el relleno. En el caso repulsivo, obtenemos una onda de densidad de carga en el relleno de Van Hove y un emparejamiento extendido de ondas p con un relleno reducido. La solución de emparejamiento de ondas p es doblemente degenerada y puede realizar la superconductividad quiral \(p+ip\) con diferentes números de Chern en el estado fundamental. Se discuten las implicaciones para los sistemas de electrones hexagonales fuertemente correlacionados acoplados espín-órbita, como las heteroestructuras moiré.Resumen gráfico

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El clipping es una forma de distorsión que limita una señal una vez que supera un umbral. El clipping puede ocurrir cuando una señal es registrada por un sensor que tiene restricciones en el rango de datos que puede medir, puede ocurrir cuando una señal es digitalizada, o puede ocurrir en cualquier otro momento en que una señal analógica o digital es transformada, particularmente en presencia de ganancia o sobreimpulso y subimpulso.

El recorte puede describirse como duro, en los casos en los que la señal se limita estrictamente en el umbral, produciendo un corte plano; o puede describirse como suave, en los casos en los que la señal recortada sigue a la original con una ganancia reducida. El recorte duro produce muchos armónicos de alta frecuencia; el recorte suave produce menos armónicos de orden superior y componentes de distorsión de intermodulación.

Charla distinguida 01/21:Modelización de la HCD basada en la física

min/max de los datos (por separado para cada proyector). Los elementos de la tupla también pueden ser funciones invocables que toman una matriz NumPy y devuelven un escalar. Si vlim='joint', calculará los límites del mapa de color conjuntamente para todos los proyectores del mismo tipo de canal, utilizando el mínimo/máximo de los datos para ese tipo de canal. Si vlim es 'joint', info no debe ser None. Por defecto es (Ninguno, Ninguno).

se creará con el número correcto de ejes. Si se proporcionan ejes (ya sea como una única instancia o como una lista de ejes), el número de ejes proporcionado debe coincidir con el número de proyectores.

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se creará con el número correcto de ejes. Si se proporcionan Ejes (ya sea como una única instancia o como una lista de ejes), el número de ejes proporcionado debe ser de longitud 1 (por eficiencia, los subplots para cada canal se simulan dentro de un único objeto Ejes).Por defecto es Ninguno.