基於TensorFlow的循環神經網絡(RNN)
RNN適用場景 循環神經網絡(Recurrent Neural Network)適合處理和預測時序數據 RNN的特點 RNN的隱藏層之間的節點是有連接的，他的輸入是輸入層的輸出向量.extend(上一時刻隱藏層的狀態向量)。 demo：單層全連接網絡作為循環體的RNN 輸入層維度：x ...
原文：tensorflow RNN循環神經網絡 (分類例子)-【老魚學tensorflow】
之前我們學習過用CNN 卷積神經網絡 來識別手寫字，在CNN中是把圖片看成了二維矩陣，然后在二維矩陣中堆疊高度值來進行識別。 而在RNN中增添了時間的維度，因為我們會發現有些圖片或者語言或語音等會在時間軸上慢慢展開，有點類似我們大腦認識事物時會有相關的短期記憶。 這次我們使用RNN來識別手寫數字。 首先導入數據並定義各種RNN的參數： 接着定義輸入 輸出以及各權重的形狀： 定義 RNN 的主體結構 ...
2018-03-06 09:43 0 4462 推薦指數：
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