TensorFlow(十一):遞歸神經網絡RNNLSTM

RNN RNN(Recurrent Neural Networks,循環神經網絡)不僅會學習當前時刻的信息,也會依賴之前的序列信息。由於其特殊的網絡模型結構解決了信息保存的問題。所以RNN對處理時間序列和語言文本序列問題有獨特的優勢。遞歸神經網絡都具有一連串重復神經網絡模塊的形式。在標准 ...

Sat Jun 16 23:34:00 CST 2018 0 1333
機器學習RNN循環神經網絡LSTM

RNN循環神經網絡 RNN循環神經網絡,又稱為時間循環神經網絡。同樣縮寫是RNN的還有一種叫做遞歸神經網絡(結構循環時間網絡)。 1.基本循環神經網絡 其中U、V、W 均為權重值,圖片左邊的基本循環圖等價於右邊分解后的循環圖。從右圖中我們可以看出隱藏值St 取決於St-1 ...

Wed Sep 25 02:03:00 CST 2019 0 482
Tensorflow 循環神經網絡 基本 RNNLSTM 網絡 擬合、預測sin曲線

時序預測一直是比較重要的研究問題,在統計學中我們有各種的模型來解決時間序列問題,但是最近幾年比較火的深度學習中也有能解決時序預測問題的方法,另外在深度學習領域中時序預測算法可以解決自然語言問題等。 在網上找到了 tensorflowRNNLSTM ...

Sun Jun 02 18:20:00 CST 2019 0 510
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 ...

Thu Apr 19 21:26:00 CST 2018 0 1284
Tensorflow之基於LSTM神經網絡寫唐詩

最近看了不少關於寫詩的博客,在前人的基礎上做了一些小的改動,因比較喜歡一次輸入很長的開頭句,所以讓機器人輸出壓縮為一個開頭字生成兩個詩句,寫五言和七言詩,當然如果你想寫更長的詩句是可以繼續改動的。 ...

Mon Apr 22 06:41:00 CST 2019 0 845
深度學習之循環神經網絡RNN概述,雙向LSTM實現字符識別

深度學習之循環神經網絡RNN概述,雙向LSTM實現字符識別 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循環神經網絡,最早出現在20世紀80年代,主要是用於時序數據的預測和分類。它的基本思想是:前向將上一個時刻的輸出和本時刻的輸入同時作為網絡輸入,得到本時刻的輸出 ...

Sun Sep 03 09:22:00 CST 2017 0 5164
3. RNN神經網絡-LSTM模型結構

1. RNN神經網絡模型原理 2. RNN神經網絡模型的不同結構 3. RNN神經網絡-LSTM模型結構 1. 前言 之前我們對RNN模型做了總結。由於RNN也有梯度消失的問題,因此很難處理長序列的數據,大牛們對RNN做了改進,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term ...

Wed Feb 13 03:56:00 CST 2019 0 5718
通過keras例子理解LSTM 循環神經網絡(RNN)

正文 一個強大而流行的循環神經網絡(RNN)的變種是長短期模型網絡(LSTM)。 它使用廣泛,因為它的架構克服了困擾着所有周期性的神經網絡梯度消失和梯度爆炸的問題,允許創建非常大的、非常深的網絡。 與其他周期性的神經網絡一樣,LSTM網絡保持狀態,在keras框架中實現這一點的細節可能會 ...

Tue Mar 05 18:01:00 CST 2019 0 1084
 
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