循環神經網絡在網絡中引入了定性循環，使得信號從一個神經元傳遞到下一個神經元並不會馬上消失，而是繼續存活，隱藏層的輸入不僅包括上一層的輸出，還包括上一時刻該隱藏層的輸出。 循環神經網絡的發展有兩個方向：一是增加隱藏層的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一個是雙向 ...

由於實驗室事情緣故，需要將Python寫的神經網絡轉成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面對應的是什么工具，所以索性直接尋找一個現成可用的Java神經網絡框架，於是就找到了JOONE，JOONE是一個神經網絡的開源框架，使用的是BP算法進行迭代計算參數，使用 ...

LSTM的推導與實現 前言 最近在看CS224d，這里主要介紹LSTM(Long Short-Term Memory)的推導過程以及用Python進行簡單的實現。LSTM是一種時間遞歸神經網絡，是RNN的一個變種，非常適合處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的事件。假設我們去試着預測‘I ...

...

Tensorflow[LSTM] 0.背景 通過對《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3節"implementing_lstm"進行閱讀，發現如下形式可以很方便的進行訓練和預測,通過類進行定義，並利用了tf中 ...

LSTM是優秀的循環神經網絡(RNN)結構，而LSTM在結構上也比較復雜，對RNN和LSTM還稍有疑問的朋友可以參考：Recurrent Neural Networks vs LSTM 這里我們將要使用Keras搭建LSTM.Keras封裝了一些優秀的深度學習框架的底層實現，使用起來相當簡潔 ...

在時間序列預測的例子中，數據的時間步長為1，是有問題的。 故使用一個新的實例：用LSTM實現文本生成。 輸入數據：50個單詞組成一個訓練樣本，輸出為同樣長度的序列。一個多對多的模型。 數據集：莎士比亞作品。 整體描述：對莎士比亞的作品進行訓練。為了測試我們的工作方式，我們將提供模型候選短語 ...