TensorFlow學習筆記（六）循環神經網絡
一、循環神經網絡簡介 循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上，循環神經網絡會記憶之前的信息，並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...
原文：TensorFlow學習筆記13-循環、遞歸神經網絡
循環神經網絡 RNN 卷積網絡專門處理網格化的數據，而循環網絡專門處理序列化的數據。 一般的神經網絡結構為： 一般的神經網絡結構的前提假設是：元素之間是相互獨立的，輸入 輸出都是獨立的。 現實世界中的輸入並不完全獨立，如股票隨時間的變化，這就需要循環網絡。 循環神經網絡的本質 循環神經網絡的本質是有記憶能力,能將前一時刻的輸出量 記憶 作為下一時刻的輸入量。 RNN的結構與原理 結構如下: 設某個 ...
2019-08-30 15:27 0 445 推薦指數：
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