循环神经网络
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Tensorflow2（预课程）—11.1、循环神经网络实现股票预测
一、总结 一句话总结： 用了两个SimpleRNN，后面接Dropout，最后是一个dense层输出结果 model = tf.keras.Sequential([ SimpleRNN(80, return_sequences=True), Dropout(0.2), SimpleRNN(100), Dropout(0.2), Dense(1) ]) mod…
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《python深度学习》笔记—6.2-2、循环神经网络-IMDB电影评论分类实例
一、总结 一句话总结： model.add(Embedding(max_features, 32)) model.add(SimpleRNN(32)) model.add(Dense(1, activation=’sigmoid’)) from tensorflow.keras.layers import Dense,Embedding,SimpleRNN …
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循环神经网络（RNN）入门介绍
循环神经⽹络是为更好地处理时序信息而设计的。它引⼊状态变量来存储过去的信息，并⽤其与当前的输⼊共同决定当前的输出。循环神经⽹络常⽤于处理序列数据，如⼀段⽂字或声⾳、购物或观影的顺序，甚⾄是图像中的⼀⾏或⼀列像素。因此，循环神经⽹络有着极为⼴泛的实际应⽤，如语⾔模型、⽂本分类、机器翻译、语⾳识别、图像分析、⼿写识别和推荐系统。 引入 对于2句话，都有Tai…
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CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM
http://cs231n.github.io/neural-networks-1 https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner’s-Guide-To-Understanding-Convolutional…
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【机器学习笔记】循环神经网络RNN
1. 从一个栗子开始 – Slot Filling 比如在一个订票系统上，我们的输入 “Arrive Taipei on November 2nd” 这样一个序列，我们设置几个槽位（Slot），希望算法能够将关键词’Taipei’放入目的地（Destination）槽位， 将November和2nd放入到达时间（Time of Arrival）槽位，将Arr…
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循环神经网络(一)-RNN入门
首先学习RNN需要一定的基础，即熟悉普通的前馈神经网络，特别是BP神经网络，最好能够手推。 所谓前馈，并不是说信号不能反向传递，而是网络在拓扑结构上不存在回路和环路。 而RNN最大的不同就是存在环路。 为什么需要RNN 1. 特征之间序列性 普通的神经网络的输入，具备样本独立同分布（iid）， 特征也是独立的，多数也是同分布的，特征之间谁先谁后无所谓， …
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循环神经网络（LSTM和GRU）(1)
循环神经网络的简单实现： import tensorflow as tf x=[1,2] state=[0.0,0.0] w_cell_state=np.array([[0.1,0.2],[0.3,0.4]]) w_cell_input=np.array([0.5,0.6]) b_cell=np.array([0.1,-0.1]) w_output=np.a…
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TensorFlow从入门到理解（五）：你的第一个循环神经网络RNN（回归例子）
运行代码： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = …
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CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？
本文转自知乎 https://www.zhihu.com/question/34681168神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数…
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循环神经网络与LSTM网络 – kexinxin
循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络RNN 循环神经网络广泛地应用在序列数据上面，如自然语言，语音和其他的序列数据上。序列数据是有很强的次序关系，比如自然语言。通过深度学习关于序列数据的算法要比两年前的算法有了很大的提升。由此诞生了很多有趣的应用，比如语音识别，音乐合成，聊天机器人，机器翻译，自然语言理解和其他的一些应…
