TensorFlow框架(6)之RNN循環神經網絡詳解
1. RNN循環神經網絡 1.1 結構 循環神經網絡（recurrent neural network，RNN）源自於1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲爾德網絡。RNN的主要用途是處理和預測序列數據。全連接的前饋神經網絡和卷積神經網絡模型中，網絡結構都是從輸入層 ...
原文：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 隱藏層維度：h 每個循環體的輸入大小為：x h 每個循環體的輸出大小為：h 循環體的輸出有兩個用途： 下一時刻循環 ...
2018-04-19 13:26 0 1284 推薦指數：
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