第一篇 基本操作 01 Tensor數據類型 02 創建Tensor 03 Tensor索引和切片 04 維度變換 05 Broadcasting 06 ...
.導入數據 num words maxlen x train, y train , x test, y test keras.datasets.imdb.load data num words num words print x train.shape, , y train.shape print x test.shape, , y test.shape x train keras.prepro ...
2019-09-06 16:45 0 749 推薦指數:
第一篇 基本操作 01 Tensor數據類型 02 創建Tensor 03 Tensor索引和切片 04 維度變換 05 Broadcasting 06 ...
RNN(Recurrent Neural Networks,循環神經網絡)是一種具有短期記憶能力的神經網絡模型,可以處理任意長度的序列,在自然語言處理中的應用非常廣泛,比如機器翻譯、文本生成、問答系統 ...
前面都是寫的cell版本的GRU和LSTM,比較底層,便於理解原理。 下面的Sequential版不用自定義state參數的形狀,使用更簡便: ...
Tensorflow2(預課程)---11.3.2、(a)循環神經網絡實現股票預測(GRU) 一、總結 一句話總結: 這個應用不看准確率(這里不是分類問題),看loss就好了,loss低的話,預測自然准 1、報錯:ValueError: Failed ...
一、什么是循環神經網絡: 循環神經網絡(Rerrent Neural Network, RNN),RNN是神經網絡的一種,類似的還有深度神經網絡DNN,卷積神經網絡CNN,生成對抗網絡GAN,等等。 ...
一、RNN RNN結構: RNN的結構是由一個輸入層、隱藏層、輸出層組成: 將RNN的結構按照時間序列展開 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是 ...
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/9715610.html 雙向GRU: https://blog.csdn.net/dcrmg/art ...