原文:TensorFlow从入门到理解(五):你的第一个循环神经网络RNN(回归例子)

运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH START TIME STEPS BATCH SIZE INPUT SIZE OUTPUT SIZE CELL SIZE LR . def get batch : global BATCH START, TIME STEPS ...

2018-11-10 14:12 0 1135 推荐指数:

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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 ...

Tue Mar 05 18:01:00 CST 2019 0 1084
基于TensorFlow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 ...

Thu Apr 19 21:26:00 CST 2018 0 1284
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 ...

Tue Mar 06 17:43:00 CST 2018 0 4462
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LSTM RNN回归:sin曲线预测

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测。 本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨【百变AI秀】》,作者:eastmount。 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 ...

Sat Sep 11 18:45:00 CST 2021 0 351
TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

1. RNN循环神经网络 1.1 结构   循环神经网络(recurrent neural network,RNN)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络RNN的主要用途是处理和预测序列数据。全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中,网络结构都是从输入层 ...

Sat Sep 02 03:40:00 CST 2017 0 3508
循环神经网络RNN

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Tue Jul 14 15:38:00 CST 2020 0 1111
 
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