循环神经网络

  • Tensorflow 循环神经网络 基本 RNN 和 LSTM 网络 拟合、预测sin曲线

    时序预测一直是比较重要的研究问题,在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题,但是最近几年比较火的深度学习中也有能解决时序预测问题的方法,另外在深度学习领域中时序预测算法可以解决自然语言问题等。     在网上找到了    tensorflow 中   RNN    和    LSTM   算法预测  sin  曲线的代码,效果不错。           …

    2023年4月5日
    00
  • 用Keras搭建神经网络 简单模版(四)—— RNN Classifier 循环神经网络(手写数字图片识别)

    # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.lay…

    2023年4月5日
    00
  • 循环神经网络RNN模型和长短时记忆系统LSTM

    传统DNN或者CNN无法对时间序列上的变化进行建模,即当前的预测只跟当前的输入样本相关,无法建立在时间或者先后顺序上出现在当前样本之前或者之后的样本之间的联系。实际的很多场景中,样本出现的时间顺序非常重要,例如自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用。 循环神经网络RNN包含循环的网络,可以记录信息的持久化信息,特别适合应用在跟时间序列相关的场合。   RN…

    2023年4月5日
    00
  • Tensorflow2(预课程)—11.3.2、(a)循环神经网络实现股票预测(GRU)

    一、总结 一句话总结: 这个应用不看准确率(这里不是分类问题),看loss就好了,loss低的话,预测自然准 # 构建容器 model = tf.keras.Sequential() # 输入层 model.add(tf.keras.Input(shape=(60,1))) model.add(tf.keras.layers.GRU(80, return_s…

    2023年4月5日
    00
  • 用Keras搭建神经网络 简单模版(五)——RNN LSTM Regressor 循环神经网络

    # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM,TimeDistributed,De…

    2023年4月5日
    00
  • 84、循环神经网络实现语言模型

    ”’ Created on 2017年5月13日 @author: weizhen ”’ import numpy as np import tensorflow as tf import ptb_iterator as reader from tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = “/path/to/ptb…

    循环神经网络 2023年4月5日
    00
  • 深度学习之循环神经网络(RNN)

    一、总结 一句话总结: (A)、【短期记忆】:循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。 (B)、【接收自身信息】:在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构。 (C)、【梯度爆炸或梯度消失】…

    2023年4月5日
    00
  • 基础篇|一文搞懂RNN(循环神经网络)

    基础篇|一文搞懂RNN(循环神经网络) https://mp.weixin.qq.com/s/va1gmavl2ZESgnM7biORQg 神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子,只要训练数据足够,给定特定的x,就能得到希望的y,结构图如下:  ​ 将神经网络模型训练好之后,在输入层给定一个x,通过网络之后就能够在输出层得到特定的y,那么既…

    循环神经网络 2023年4月5日
    00
  • 循环神经网络梯度消失/梯度爆炸问题

    2019-08-27 15:42:00 问题描述:循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题,有哪些改进方案。 问题求解: 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT(Back Propagation Through Time,基于时间的反向传播)算法实现,BPTT实际上是反向传播算法的简单变种。如果将循环神经网络按照时间展开成T层的前馈神经网络来理解,…

    2023年4月5日
    00
  • 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 import torch.nn impo…

    2023年4月5日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部