原文:Tensorflow 循環神經網絡 基本 RNN 和 LSTM 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 tensorflow 中 RNN 和 LSTM 算法預測 sin 曲線的代碼,效果不錯。 LSTM: RNN : ...

2019-06-02 10:20 0 510 推薦指數:

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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
基於TensorFlow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(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
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
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
使用TensorFlow的遞歸神經網絡LSTM)進行序列預測

本篇文章介紹使用TensorFlow的遞歸神經網絡LSTM)進行序列預測。作者在網上找到的使用LSTM模型的案例都是解決自然語言處理的問題,而沒有一個是來預測連續值的。 所以呢,這里是基於歷史觀察數據進行實數序列的預測。傳統的神經網絡模型並不能解決這種問題,進而開發出遞歸神經網絡模型,遞歸 ...

Wed Nov 22 02:16:00 CST 2017 1 6545
 
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