來源：https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project/text_classifier base.py ...

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中的變量重用的能力，使得在訓練階段模型的許多變量，比如權重等，能夠 ...

循環神經網絡 介紹 可以在 this great article 查看循環神經網絡(RNN)以及 LSTM 的介紹。 語言模型 此教程將展示如何在高難度的語言模型中訓練循環神經網絡。該問題的目標是獲得一個能確定語句概率的概率模型。為了做到這一點，通過之前已經給出的詞語來預測后面的詞語 ...

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學習RNN時原理理解起來不難，但是用TensorFlow去實現時被它各種數據的shape弄得暈頭轉向。現在就結合一個情感分析的案例來了解一下LSTM的操作流程。 一、深度學習在自然語言處理中的應用 自然語言處理是教會機器如何去處理或者讀懂人類語言的系統，主要應用領域： 對話系統 ...

最近寫的一些程序以及做的一個關於軸承故障診斷的程序 最近學習進度有些慢 而且馬上假期 要去補習班 去賺下學期生活費 額。。。。 抓緊時間再多學習點 1.RNN遞歸神經網絡Tensorflow實現程序 View Code 2. ...

相比simplernn多了三個門，記憶、輸入、輸出 記憶門（遺忘門，1為記住0為遺忘）： 輸入門： C： 　　 輸出門： 　　 總： 　 ...

考慮 state_is_tuple Output, new_state = cell(input, state) state其實是兩個 一個 c state，一個m(對應下 ...