”RNN“ 的搜索结果

     因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系,因此针对自然界具有连续性的输入序列,如人类的语言,,语音等进行很好的处理,广泛应用于NLP领域的各项任务,如文本分类,情感分析,意图识别,机器翻译等。

     RNN,LSTM,GRURNN循环核介绍:参数时间共享,循环层提取时间信息。功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定...

深度学习RNN

标签:   python

     只记得我在一个昏暗潮湿的地方喵喵地哭泣着。——夏目漱石《我是猫》到目前为止,我们看到的神经网络都是前馈型神经网络。(feedforward)是指网络的传播方向是单向的。具体地说,先将输入信号传给下一层(隐藏层)...

     rnn-by-numpy使用numpy实现rnn和word-rnn文章: 大部分代码来自这里内容:本仓库主要用numpy从头开始构建rnn结构,包括前向传播算法 反向传播算法 学习率 随机梯度下降;实例:给定一个x来预测y,虽然这个没有实际...

     rnn的matlab代码实现2018年8月3日更新:我们添加了SRNN层的PyTorch实现,取代了nn.LSTM。 该层已经过最少的测试,并且正在开发中。 跳过递归神经网络的Matlab实现: 通过跳过递归神经网络学习视觉故事情节Gunnar A. ...

     循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种具有循环连接的神经网络结构,被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时序数据分析等任务中。相较于传统神经网络,RNN的主要特点在于它可以处理序列数据,能够...

     了解RNN的基本单元及其改进之后,接下来我们使用RNN进行一个简单的名字生成实战来了解实际使用中需要注意的地方及要点,废话不多说。。。 目录 一、数据预处理及加载 1、数据预处理 2、数据加载 二、RNN模型搭建 三...

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