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 ...
原文：神经网络入门介绍（非常易懂）
. . 神经网络入门与学习 神经网络的发展主要得益于三个方面的进步： 进制的创新能力的发展 软硬件能力的发展 人的性价比的下降。 神经网络的成熟应用目前主要体现在分类识别上，具体来说可以分类到三个方面： 图像识别：主要用于人脸识别和自动驾驶 语音识别：主要用于语音助手等 文本识别：主要用于字体识别和新闻文本推送等。 图 神经网络的结构主要包括四个方面： 网络结构 激励函数 损失函数 梯度下降 神 ...
2019-09-10 20:32 0 1424 推荐指数：
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原文链接：http://www.atyun.com/16821.html 扩展阅读： https://machinelearningmastery.com/time-series-predictio ...