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 ...
原文：哪种神经网络做回归比较好，LSTM还是RNN
循环神经网络 RNN ，长期和短期记忆 LSTM ，这些红色和紫色的神经网络 ，是时候放弃它们了 LSTM和RNN是在 世纪 年代和 年代发明的，并在 年复活。在接下来的几年里，他们成为解决序列学习和序列转换的方法 seq seq ，这也使语音到文本的识别和Siri，Cortana，谷歌语音助手，Alexa的能力得到惊人的提高。 此外，不要忘记人工智能机器翻译，包括将文档翻译成不同的语言，或者神 ...
2020-02-06 13:06 0 2271 推荐指数：
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使用卷积神经网络做回归任务
Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。绝大多数用Caffe的人，应该用的都是基于分类的网络，但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要，查了一下Caffe官网，还真没有很现成的例子。这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络（CNN ...
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通过keras例子理解LSTM 循环神经网络(RNN)
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循环神经网络(RNN)的改进——长短期记忆LSTM
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