循环神经网络
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开始学习深度学习和循环神经网络Some starting points for deep learning and RNNs
Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA’s. These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field. Hinton and Ng lectu…
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RNN循环神经网络实现预测比特币价格过程详解
http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格。 核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器。给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载，以下是 API 文档的一部分： 经 MIT 授权许可，本节将使…
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理解循环神经网络的来龙去脉
一、为什么会出现循环神经网络？ 传统的语言模型中，计算特定序列中多个单词出现概率的公式为（以下式子），P(w1,…,wm)一般只考虑前 n 个单词而不是考虑全部之前的单词。 上式对语音、翻译系统中判断一个词序列是否是输入句子的准确翻译起了重要作用。这些只依赖前面1个词（bigram）、依赖前面2个词（trigram）、… 、依赖前面连续n…
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循环神经网络RNN公式推导走读
０语言模型－N-Gram 语言模型就是给定句子前面部分，预测后面缺失部分 ｅｇ．我昨天上学迟到了，老师批评了____。 N-Gram模型： ，对一句话切词 我 昨天 上学 迟到 了 ，老师 批评 了 ____。 ２－N-Gram 会在语料库中找 了 后面最可能的词； ３－N-Gram 会在预料库中找 批评了 后面最可能的词； ４－N-Gram 的内存耗费就非…
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循环神经网络-Dropout
dropout 是 regularization 方法，在rnn中使用方法不同于cnn 对于rnn的部分不进行dropout，也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时，这个中间不进行memory的dropout；仅在同一个t时刻中，多层cell之间传递信息的时候进行dropout。 if is_training and config.keep_p…
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TensorFlow——循环神经网络基本结构
1、导入依赖包，初始化一些常量 import collections import numpy as np import tensorflow as tf TRAIN_DATA = “./data/ptb.train.txt” # 训练数据路径 TEST_DATA = “./data/ptb.test.txt” # 测试数据路径 EVAL_DATA = …
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【2016-12-7 16:36:20】卡帕西模型：当人工智能谈论写作时，他们在谈些什么/循环神经网络惊人的有效性/The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
一个很6的模型。输入一堆文本，它会输出一堆长得很像的新的文本。可以用来写小说、写数学书、甚至编曲（输入ascii的谱子）…… 但是输出太糙了。还是需要大量学习。 看过的三篇文章，转一下。图片就不转了。 还能输出markdown、甚至论文abstract、URL、XML。生成的代码、Markdown、XML、Latex以及外文在形式上是很好的，完全可以用来骗外…
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深度学习（Deep Learning）：循环神经网络一（RNN）
原址：https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 循环神经网络（RNN-Recurrent Neural Network）是神经网络家族中的一员，擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER、POS、语音识别等。RNN内容比较多，分成三个小节进行介绍，内容包括RN…
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循环神经网络入门的一个总结
1、常用神经网络结构中有个叫RNN的，即循环神经网络。 假设有n个cell，从第一个cell开始说起。 state 0+time0 进入cell ，cell处理，处理后的结果，可以分成两个相同的，一个用来输出该层的输出，另一个送给下一个cell，当然，分成两个相同的之后，想怎么变就怎么变。 对第二个cell来说，第一次的输出和当前时间，是他的输出，就这样，上…
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pytorch循环神经网络实现回归预测 代码
pytorch循环神经网络实现回归预测 学习视频：莫烦python # RNN for classification import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt imp…
