循环神经网络在网络中引入了定性循环，使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失，而是继续存活，隐藏层的输入不仅包括上一层的输出，还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向：一是增加隐藏层的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...

由于实验室事情缘故，需要将Python写的神经网络转成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具，所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架，于是就找到了JOONE，JOONE是一个神经网络的开源框架，使用的是BP算法进行迭代计算参数，使用 ...

LSTM的推导与实现 前言 最近在看CS224d，这里主要介绍LSTM(Long Short-Term Memory)的推导过程以及用Python进行简单的实现。LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一个变种，非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘I ...

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Tensorflow[LSTM] 0.背景 通过对《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读，发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义，并利用了tf中 ...

LSTM是优秀的循环神经网络(RNN)结构，而LSTM在结构上也比较复杂，对RNN和LSTM还稍有疑问的朋友可以参考：Recurrent Neural Networks vs LSTM 这里我们将要使用Keras搭建LSTM.Keras封装了一些优秀的深度学习框架的底层实现，使用起来相当简洁 ...

在时间序列预测的例子中，数据的时间步长为1，是有问题的。 故使用一个新的实例：用LSTM实现文本生成。 输入数据：50个单词组成一个训练样本，输出为同样长度的序列。一个多对多的模型。 数据集：莎士比亚作品。 整体描述：对莎士比亚的作品进行训练。为了测试我们的工作方式，我们将提供模型候选短语 ...