原文: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 算法预测 sin 曲线的代码,效果不错。 LSTM: RNN : ...

2019-06-02 10:20 0 510 推荐指数:

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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.RNNLSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 ...

Sat Sep 11 18:45:00 CST 2021 0 351
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(十一):递归神经网络RNNLSTM

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 ...

Sat Jun 16 23:34:00 CST 2018 0 1333
机器学习之RNN循环神经网络LSTM

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 ...

Wed Sep 25 02:03:00 CST 2019 0 482
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
循环神经网络(RNN)的改进——长短期记忆LSTM

一:vanilla RNN    使用机器学习技术处理输入为基于时间的序列或者可以转化为基于时间的序列的问题时,我们可以对每个时间步采用递归公式,如下,We can process a sequence of vector x by applying a recurrence ...

Tue Dec 10 02:59:00 CST 2019 0 628
使用TensorFlow的递归神经网络LSTM)进行序列预测

本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络LSTM)进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的。 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题,进而开发出递归神经网络模型,递归 ...

Wed Nov 22 02:16:00 CST 2017 1 6545
 
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