目录
3.语言模型
举例
5.门控循环单元 
6.长短期记忆网络（LSTM）
7.总结
7.2神经网络总结 
千里之行，始于足下。这句话和循环神经网络契合嗷~感谢余老师！
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：【神经网络基础】3.循环神经网络（笔记） - Python技术站
转载：Keras深度学习CNN+LSTM预测黄金主力收盘价 数据由JQData本地量化金融数据支持上一篇做了2个实验，预测黄金期货主力合约的收盘价。实验2：使⽤历史前5个时刻的 open close high low volume money预测当前时刻的收盘价，即 [None, 5, 6] => [None, 1] # None是 batch_siz…
对于线性回归、logistic回归，在以前准备学习深度学习的时候看过一点，当时的数学基础有点薄弱，虽然现在还是有点差，当时看到神经网络之后就看不下去了。 不过这次是通过python对logistic回归进行编码实现。 线性回归跟逻辑回归介绍就不多说了。网上有很多很好的讲解。另外我之前也写过自己学习斯坦福Andrew.Ng的课程的笔记，如下： http://w…
数学原理 在数字信号处理中，相关(correlation)可以分为互相关(cross correlation)和自相关(auto-correlation). 互相关是两个数字序列之间的运算；自相关是单个数字序列本身的运算，可以看成是两个相同数字序列的互相关运算．互相关用来度量一个数字序列移位后，与另一个数字序列的相似程度．其数学公式如下： 其中，f …
文章目录 一些基础概念 R-CNN（2014） SPPnet（2015） Fast R-CNN Faster R-CNN 一些基础概念 fine-tune IoU 指标 Region Proposals算法 selective search objectness category-independen object proposals constrained…
在CPU中1.CPU_ONLY ：=1的注释取消掉 2.BLAS := atlas 在GPU中 1.USE_CUDNN := 1的注释取消 2.BLAS := open
论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE，与主流的少样本目标检测算法不太一样，目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测，并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中，要检测所有的类别则需要全部进行比对，十分耗时。而论文是增量式添加类别到模型，以常规的推理形式直接检测，十分高效且数据需求十分低，虽然最终的性能有点难看，但是这个思路还是可以有很多工…
两个函数的卷积是一个非常有意义的物理概念，在谐波分析和图象处理等许多科学领域都有重要应用。在FFT出现之前，关于卷积的计算，与DFT一样，忍受着沉重的计算负担。为此，本节将讨论卷积以及利用FFT对离散卷积的计算问题。 §4.1 卷积 假设x(t)和h(t)是定义在实轴上的实值或复值函数，则x(t)与h(t)的卷积简记为x(t)*h(t)，且由以下积分确定 …
接上一篇我的博客：caffe-ssd 训练自己的VOC数据集(一):转换VOC xml数据为lmdb格式 在caffe-ssd/data/VOCdevkit/VOC2007/lmdb目录内应该生成了：VOC2007_test_lmdb 和 VOC2007_trainval_lmdb两个文件夹： 到这里我们就要开始训练过程了。 第一步：切换到caffe-ssd…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫