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 ...
原文：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 循环神经网络的本质是有记忆能力,能将前一时刻的输出量 记忆 作为下一时刻的输入量。 RNN的结构与原理 结构如下: 设某个 ...
2019-08-30 15:27 0 445 推荐指数：
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TensorFlow学习笔记（二）深层神经网络
一、深度学习与深层神经网络 深层神经网络是实现“多层非线性变换”的一种方法。 深层神经网络有两个非常重要的特性：深层和非线性。 1.1线性模型的局限性 线性模型：y =wx+b 线性模型的最大特点就是任意线性模型的组合仍然还是线性模型。 如果只通过线性变换，任意层的全连接神经网络 ...
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