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理解這個代碼之前最好先理解LSTM手寫數字識別。 類比圖像解釋自然語言處理 . 自然語言的輸入需要先把句子截成固定長度的片段,這就是一個序列,也就是一張圖片,片段中的每一個字或者詞就是圖片的一行,lstm每個時序輸入這個字或者詞。 . 不同之處在於,自然語言每個時序都有x和y,y就是x后的那個字或者詞,而圖片是很多x一個y,這決定了兩者的網絡結構不同。 . 所以測試時,自然語言不需要輸入完整序列 ...
2019-03-18 10:45 0 753 推薦指數:
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目錄 網絡流量預測入門(一)之RNN 介紹 RNN簡介 RNN 結構 RNN原理 結構原理 損失函數$E$ 反向傳播 總結 參考 ...
NLP三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比較 參考知乎張俊林:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941 目錄 NLP三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比較 1. NLP任務 1.1 NLP ...
1 列出幾種文本特征提取算法 答:文檔頻率、信息增益、互信息、X^2統計、TF-IDF (引用自:https://www.cnblogs.com/jiashun/p/CrossEntropyLos ...
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.RNN和LSTM回顧 1.RNN (1) RNN原理 ...
背景知識 最近再看一些量化交易相關的材料,偶然在網上看到了一個關於用RNN實現股票預測的文章,出於好奇心把文章中介紹的代碼在本地跑了一遍,發現可以work。於是就花了兩個晚上的時間學習了下代碼,順便把核心的內容翻譯成中文分享給大家。 首先講講對於股票預測的理解,股票是一種可以輕易用數字 ...
碩士畢業之前曾經對基於LSTM循環神經網絡的股價預測方法進行過小小的研究,趁着最近工作不忙,把其中的一部分內容寫下來做以記錄。 此次股票價格預測模型僅根據股票的歷史數據來建立,不考慮消息面對個股的影響。曾有日本學者使用深度學習的方法來對當天的新聞內容進行分析,以判斷其對股價正面性 ...