基于TensorFlow的循环神经网络(RNN)
RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的，他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量)。 demo：单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度：x ...
原文：tensorflow RNN循环神经网络 (分类例子)-【老鱼学tensorflow】
之前我们学习过用CNN 卷积神经网络 来识别手写字，在CNN中是把图片看成了二维矩阵，然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别。 而在RNN中增添了时间的维度，因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开，有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆。 这次我们使用RNN来识别手写数字。 首先导入数据并定义各种RNN的参数： 接着定义输入 输出以及各权重的形状： 定义 RNN 的主体结构 ...
2018-03-06 09:43 0 4462 推荐指数：
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