原文: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令人困惑。 在這篇文章中,您將會確切地了解到在LSTM網絡中,如何在LSTM深度學習庫中維護狀態。 本文目標: ...

2019-03-05 10:01 0 1084 推薦指數:

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循環神經網絡(RNN)的改進——長短期記憶LSTM

一:vanilla RNN    使用機器學習技術處理輸入為基於時間的序列或者可以轉化為基於時間的序列的問題時,我們可以對每個時間步采用遞歸公式,如下,We can process a sequence of vector x by applying a recurrence ...

Tue Dec 10 02:59:00 CST 2019 0 628
循環神經網絡LSTM RNN回歸:sin曲線預測

摘要:本篇文章將分享循環神經網絡LSTM RNN如何實現回歸預測。 本文分享自華為雲社區《[Python人工智能] 十四.循環神經網絡LSTM RNN回歸案例之sin曲線預測 丨【百變AI秀】》,作者:eastmount。 一.RNNLSTM回顧 1.RNN (1) RNN原理 ...

Sat Sep 11 18:45:00 CST 2021 0 351
機器學習之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
理解LSTM一種遞歸神經網絡(RNN)

1 遞歸神經網絡結構 一個簡單的傳統神經網絡結構如下圖所示: 給他一些輸入x0,x1,x2 … xt, 經過神經元作用之后得到一些對應的輸出h0,h1,h2 … ht。每次的訓練,神經元和神經元之間不需要傳遞任何信息。 遞歸神經網絡和傳統 ...

Mon Sep 26 17:49:00 CST 2016 0 4092
循環神經網絡RNN

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Tue Jul 14 15:38:00 CST 2020 0 1111
 
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