一、用LSTM单层的网络来做分类的问题 用lstm对mnist的数据集进行分类 View Code 上例中,使用到关于LSTM的方法主要是 1) tensorflow.contrib.rnn ...
本节我们会使用RNN来进行回归训练 Regression ,会继续使用自己创建的sin曲线预测一条cos曲线。 首先我们需要先确定RNN的各种参数: 定义一个数据生成的get batch function: 定义LSTMRNN的主体结构 使用一个class来定义这次的LSTMRNN会更加的方便,第一步定义class中的 int 传入各种参数: 设置add input layer功能 添加input ...
2019-08-13 16:02 1 382 推荐指数:
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学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 基于TensorFlow一次简单的RNN实现 极客学院-递归神经网络 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络 ...
运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE ...
分类与回归 分类(Classification)与回归(Regression)的区别在于输出变量的类型。通俗理解,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测;定性输出称为分类,或者说是离散变量预测。回归问题的预测结果是连续的,通常是用来预测一个值,如预测房价、未来的天气情况等等。一个比较常见的回归 ...
一、回归任务介绍: 拟合一个二元函数 y = x ^ 2. 二、步骤: 导入包 创建数据 构建网络 设置优化器和损失函数 前向和后向传播训练网络 画图 三、代码: 导入包: 创建数据 查看数据图像 ...
线性回归:通过拟合线性模型的回归系数W =(w_1,…,w_p)来减少数据中观察到的结果和实际结果之间的残差平方和,并通过线性逼近进行预测。 从数学上讲,它解决了下面这个形式的问题: LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下,他主要 ...
和Line_Model一样,用fit(x,y)来训练模型,回归系数保存在coef_成员中 例子: 在这个例子使 ...