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 ...
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 ...
#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络 ...
...
代码部分 ...
autograd 及Variable Autograd: 自动微分 autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...
1.LeNet LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层。 import torch import ...
RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』深层循环神经网络 『TensotFlow ...
拟合线性函数的k和b(02-4) tensorflow非线性回归(03-1) MNIST手写数 ...