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.RNN和LSTM回顧 1.RNN (1) RNN原理 ...
原文：哪種神經網絡做回歸比較好，LSTM還是RNN
循環神經網絡 RNN ，長期和短期記憶 LSTM ，這些紅色和紫色的神經網絡 ，是時候放棄它們了 LSTM和RNN是在 世紀 年代和 年代發明的，並在 年復活。在接下來的幾年里，他們成為解決序列學習和序列轉換的方法 seq seq ，這也使語音到文本的識別和Siri，Cortana，谷歌語音助手，Alexa的能力得到驚人的提高。 此外，不要忘記人工智能機器翻譯，包括將文檔翻譯成不同的語言，或者神 ...
2020-02-06 13:06 0 2271 推薦指數：
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[翻譯]用神經網絡做回歸(Using Neural Networks With Regression)
本文英文原文出自這里, 這個博客里面的內容是Java開源, 分布式深度學習項目deeplearning4j的介紹學習文檔. 簡介: 一般來說, 神經網絡常被用來做無監督學習, 分類, 以及回歸. 也就是說, 神經網絡可以幫助對未標記數據進行分組, 對數據進行分類, 或者在有監督 ...
使用卷積神經網絡做回歸任務
Caffe應該是目前深度學習領域應用最廣泛的幾大框架之一了，尤其是視覺領域。絕大多數用Caffe的人，應該用的都是基於分類的網絡，但有的時候也許會有基於回歸的視覺應用的需要，查了一下Caffe官網，還真沒有很現成的例子。這篇舉個簡單的小例子說明一下如何用Caffe和卷積神經網絡（CNN ...
理解LSTM一種遞歸神經網絡(RNN)
1 遞歸神經網絡結構 一個簡單的傳統神經網絡結構如下圖所示： 給他一些輸入x0,x1,x2 … xt, 經過神經元作用之后得到一些對應的輸出h0,h1,h2 … ht。每次的訓練，神經元和神經元之間不需要傳遞任何信息。 遞歸神經網絡和傳統 ...
機器學習之RNN循環神經網絡與LSTM
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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 ...
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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 ...