什么。 But！ 我覺得邱錫鵬老師的書寫得更好！我又要開始推薦這本免費的書了：《神經網絡與深度學習》。這本書第六章循環神 ...

一、GRU介紹 　　GRU是LSTM網絡的一種效果很好的變體，它較LSTM網絡的結構更加簡單，而且效果也很好，因此也是當前非常流形的一種網絡。GRU既然是LSTM的變體，因此也是可以解決RNN網絡中的長依賴問題。 　　GRU的參數較少，因此訓練速度更快，GRU能夠降低過擬合的風險 ...

一． 摘要 在上次分享中，我們了解到了基礎的循環神經網絡(RNN),對於基礎的循環神經網絡模型，它可以比較好的通過t時刻關聯到t-1時刻和t+1時刻，甚至更多。但它對任意時刻的輸入都是賦予相同權重計算。這樣區分不出重點因素。並且循環神經網絡的梯度很容易衰減和爆炸，雖然可以采用裁剪梯度的方法緩解 ...

門控循環單元（GRU） 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時，循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸，但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡（gated ...

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 ...

循環神經網絡 簡介 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks， RNN） 是一類用於處理序列數據的神經網絡。之前的說的卷積神經網絡是專門用於處理網格化數據（例如一個圖像）的神經網絡，而循環神經網絡專門用於處理序列數據（例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x ...

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...