此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面 ...
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2019-05-24 18:51:27
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1、定义：什么是LSTM？ 首先，我们知道最基础的神经网络是【全连接神经网络】，keras里为，dense层。Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kern ...
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2019-05-14 14:43:37
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RNN模型由于具有短期记忆功能，因此天然就比较适合处理自然语言等序列问题，尤其是引入门控机制后，能够解决长期依赖问题，捕获输入样本之间的长距离联系。本文的模型是堆叠两层的LSTM和GRU模型，模型的结构为：LSTM（GRU）—dropout—LSTM（GRU）—dropout—全连接层—输出层，比较 ...
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2019-05-09 13:50:15
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源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py 及keras中文文档 1.imdb数据集 数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已 ...
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2019-04-08 13:14:20
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长时依赖是这样的一个问题，当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候，就难以学到该相关信息。例如在句子”我出生在法国，……，我会说法语“中，若要预测末尾”法语“，我们需要用到上下文”法国“。理论上，递归神经网络是可以处理这样的问题的，但是实际上，常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖，好的是LST ...
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2019-04-04 17:30:28
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<深度学习基础> 卷积神经网络，循环神经网络，LSTM与GRU，梯度消失与梯度爆炸，激活函数，防止过拟合的方法，dropout，batch normalization，各类经典的网络结构，各类优化方法 1、卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/ ...
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2019-03-25 17:45:58
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1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) # 构造单层的lstm网络结构 参数说明：num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络，获得state和outputs 参数说明 ...
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2019-03-18 01:38:38
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问题：LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) # 构建单层的LSTM网络 参数说明：num_hidden表示隐藏层的个数，reuse表示LSTM的参数进行复 ...
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移动开发 时间：
2019-03-17 13:39:50
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接上回, 这次做了一个多元线性回归 这里贴一下代码 ...
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2019-03-14 15:18:36
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基础的LSTM模型，单隐层，隐层单神经元，而实际中一般需要更为复杂的网络结构， 下面借用手写数字的经典案例构造比较复杂的LSTM模型，并用代码实现。 单隐层，隐层多神经元 上面的网络大概是这样 x1 x2 其实应该是 xt1 xt2 多层隐层，隐层多节点 其他代码雷同 ...
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2019-03-08 16:37:06
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