原文:简单入门循环神经网络RNN:时间序列数据的首选神经网络

了解更多技术文章请点击原文链接 随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升,人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据 高性能的硬件与优秀的算法的支持。 年,深度学习已成为Google搜索的热词,随着最近一两年的围棋人机大战中,阿法狗完胜世界冠军后,人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来。在 年这一年中,AI已经突破天际,相关产品也出现在人们的生活中,比如 ...

2017-07-11 14:34 0 7016 推荐指数:

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干货|深度理解RNN时间序列数据首选神经网络

转载自:http://www.sohu.com/a/156716195_642762 随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升,人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。 2016年,深度学习已成为Google搜索的热词 ...

Sat Mar 10 22:18:00 CST 2018 0 6336
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 ...

Fri Sep 27 05:44:00 CST 2019 0 1607
循环神经网络RNN

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Tue Jul 14 15:38:00 CST 2020 0 1111
循环神经网络RNN

一、RNN简介 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络,它的每一层不仅输出给下一层,同时还输出一个隐状态,给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像,而且一些卷积神经网络还可 ...

Wed Oct 27 19:18:00 CST 2021 0 819
序列模型(5)-----双向神经网络(BRNN)和深层循环神经网络(Deep RNN

一、双向循环神经网络BRNN 采用BRNN原因: 双向RNN,即可以从过去的时间点获取记忆,又可以从未来的时间点获取信息。为什么要获取未来的信息呢? 判断下面句子中Teddy是否是人名,如果只从前面两个词是无法得知Teddy是否是人名,如果能有后面的信息就很好判断了,这就需要用的双向循环 ...

Wed Dec 05 04:14:00 CST 2018 0 2713
RNN神经网络

RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network) RNN的基本介绍以及一些常见的RNN(本文内容); 2. 详细介绍RNN中一些经常使用的训练算法,如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent ...

Thu Sep 06 05:06:00 CST 2018 0 1199
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和DNN(深度神经网络)

本文转载修改自:知乎-科言君 感知机(perceptron) 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 ...

Sat Jul 14 07:12:00 CST 2018 0 1200
 
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