原文链接：http: tecdat.cn p 本示例说明如何使用长短期记忆 LSTM 网络对序列数据进行分类。 要训 练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。 本示例使用日语元音数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的说话者，该时间序列数据表示连续讲话的两个日语元音。训练数据包含九位发言人的时 ...
2021-02-10 23:13 0 1429 推荐指数：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544 原文出处：拓端数据部落公众号 下面是一个关于如何使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不稳定的时间序列的例子。 每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当 ...
原文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络 ...
一：vanilla RNN 使用机器学习技术处理输入为基于时间的序列或者可以转化为基于时间的序列的问题时，我们可以对每个时间步采用递归公式，如下，We can process a sequence of vector x by applying a recurrence ...
[] 进行定义，元组用小括号 () 进行定义，元组的语法格式如下： # my_tuple 是元组变 ...
一． 摘要 门控制循环单元是为了解决循环神经网络短期记忆问题提出的解决方案，它们引入称作“门”的内部机制，可以调节信息流。在上次的内容分享中，我们简单解析了名称为GRU的门控制循环单元。因为“门”的机制，我们还可以在此基础上创新出性能更优的循环单元。本次分享的内容也是基于GRU循环单元的强化版 ...
本文分为四个部分，第一部分简要介绍LSTM的应用现状；第二部分介绍LSTM的发展历史，并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元（GRU）；第三部分介绍LSTM的基本结构，由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分，应用Keras框架提供的API，比较和分析简单循环神经网络 ...
/details/61912618 长短时记忆网络(Long Short Term Memor ...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...
