TensorFlow学习笔记13-循环、递归神经网络
循环神经网络(RNN) 卷积网络专门处理网格化的数据，而循环网络专门处理序列化的数据。 一般的神经网络结构为： 一般的神经网络结构的前提假设是：元素之间是相互独立的，输入、输出都是独立的。 现实世界中的输入并不完全独立，如股票随时间的变化，这就需要循环网络。 循环神经网络的本质 循环 ...
原文：TensorFlow学习笔记（六）循环神经网络
一 循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系。从网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。 下图展示了一个典型的循环神经网络。 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻。上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt，还有一个自身当前时刻的状态St。 在每一个时刻，A会读取t时刻的 ...
2018-07-02 23:23 0 3591 推荐指数：
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