循环神经网络
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第六讲 循环神经网络 –SimpleRNN_onehot_1pre1
1 import numpy as np 2 import tensorflow as tf 3 from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import os 6 7 input_word = “abcde” 8 w_to_…
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循环神经网络模型RNN
学习序列模型rnn实现从X到Y的映射。 最简单的NN模型，将九个输入变量输出9个0或1的结果。 但是这样不好，因为输入输出长度不一定相同。 单纯的神经网络并不能分享从不同位置学到的特征。如识别不同位置的人名。 RNN 读到第二个单词时候不是只通过当前的词x<2>就预测出y<2> 的， 也会输入一些来自时间步（time-step）1的信…
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TensorFlow 使用预训练好的卷积神经网络和循环神经网络（lstm）模型处理图片转文字（im2txt）
TensorFlow 使用预训练好的卷积神经网络和循环神经网络（lstm）模型处理图片转文字（im2txt） 这是AI大智慧系列文章中的一篇关于图片转文字的一篇博文，介绍了如果使用已经训练好的模型。由于本模型的训练非常耗时间，GPU下可能需要 2weeks ，如果是浦东（普通）的笔记本，天呢，估计需要一年的时间（当然夸张了，一个月的时间还是需要的，根据美国t…
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基于RNN(循环神经网络)的北京雾霾天气指数的预测（keras实现RNN,LSTM神经网络算法)
随着科学技术的发展，人们渴望对天气有一定的掌握空间，从古代的夜观天象到如今的气象卫星，人类在对天气的预测上不断的进步与发展，本文将运用循环神经网络实现对天气情况的初步预测，循环神经网络是人工智能领域深度学习的一种算法，基于对时间序列事情的处理能达到特别好的效果，而天气影响因素恰恰是基于时间序列的。我们通过神经网络模型对影响天气因素的学习，比如：风速、风向、露…
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循环神经网络系列（二）Tensorflow中dynamic_rnn
1.回顾 上一篇博文(循环神经网络系列（一)Tensorflow中BasicRNNCell)中我们介绍了在Tensoflow中，每个RNN单元的实现，以及对应各个参数的含义。自那之后，我们就能通过Tensorflow实现一个单元的计算了。 import tensorflow as tf import numpy as np x = np.array([[1,…
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双向循环神经网络和深层循环神经网络 （吴恩达老师_学习笔记）
目录 双向循环神经网络（Bidirectional RNN） 深层循环神经网络（Deep RNNs） 双向循环神经网络（Bidirectional RNN） 双向RNN模型（BRNN），可以在序列的某点处不但获取之前的信息，同时还可以获取这个序列点之后的信息，说的炫酷点就是get information from the future。 而标准的RNN bl…
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如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题
时间 2017-06-27 15:57:39 机器之心 原文 https://www.jiqizhixin.com/articles/e8d4e413-a718-49ac-ae79-c197ba8d3601 在 LSTM 循环神经网络面临长序列输入时，我们应该怎样应对？Jason Brownlee 给了我们 6 种解决方案。 长短期记忆（LSTM）循环神…
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2019年上半年收集到的人工智能循环神经网络干货文章
2019年上半年收集到的人工智能循环神经网络干货文章 机器学习：循环神经网络知识要点 循环神经网络 使用RNNs进行机器翻译——介绍RNN和LSTM网络及其应用 RNN神经网络模型综述 吴恩达深度学习笔记(114)-RNN梯度消失问题详解 精讲深度学习RNN三大核心点，三分钟掌握循环神经网络 吴恩达深度学习笔记(109)-循环神经网络模型（RNN介绍） …
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深度学习 循环神经网络 LSTM 示例 – Hello_BeautifulWorld
深度学习 循环神经网络 LSTM 示例 最近在网上找到了一个使用LSTM 网络解决 世界银行中各国 GDP预测的一个问题，感觉比较实用，毕竟这是找到的唯一一个可以正确运行的程序。 #encoding:UTF-8 import pandas as pd from pandas_datareader import wb import torch …
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动手学 task03 过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合和欠拟合 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和…
