TensorFlow(十一)：递归神经网络（RNN与LSTM）
RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准 ...
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RNN循环神经网络 RNN循环神经网络，又称为时间循环神经网络。同样缩写是RNN的还有一种叫做递归神经网络（结构循环时间网络）。 1.基本循环神经网络 其中U、V、W 均为权重值，图片左边的基本循环图等价于右边分解后的循环图。从右图中我们可以看出隐藏值St 取决于St-1 ...
Tensorflow 循环神经网络 基本 RNN 和 LSTM 网络 拟合、预测sin曲线
时序预测一直是比较重要的研究问题，在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题，但是最近几年比较火的深度学习中也有能解决时序预测问题的方法，另外在深度学习领域中时序预测算法可以解决自然语言问题等。 在网上找到了 tensorflow 中 RNN 和 LSTM ...
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 ...
Tensorflow之基于LSTM神经网络写唐诗
最近看了不少关于写诗的博客，在前人的基础上做了一些小的改动，因比较喜欢一次输入很长的开头句，所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句，写五言和七言诗，当然如果你想写更长的诗句是可以继续改动的。 ...
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深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络，最早出现在20世纪80年代，主要是用于时序数据的预测和分类。它的基本思想是：前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入，得到本时刻的输出 ...
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通过keras例子理解LSTM 循环神经网络(RNN)
正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM)。 它使用广泛，因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题，允许创建非常大的、非常深的网络。 与其他周期性的神经网络一样，LSTM网络保持状态，在keras框架中实现这一点的细节可能会 ...