循环神经网络
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人工智能|机器学习——循环神经网络的简洁实现
循环神经网络的简洁实现 如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。 我们仍然从读取时光机器数据集开始。 import torch from torch …
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【自然语言处理(NLP)】基于循环神经网络实现情感分类
【自然语言处理(NLP)】基于循环神经网络实现情感分类 活动地址:[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56…
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从零开始实现递归神经网络——【torch学习笔记】
从零开始实现递归神经网络——【torch学习笔记】 引用翻译:《动手学深度学习》 从头开始实现一个语言模型。它是基于H.G.威尔斯的 “时间机器 “所训练的…
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机器学习笔记 – 使用递归神经网络进行视频分类
1. 循环神经网络概述 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),它是专为视频等序列输入而设计的。作为一种实际应用,我们将它们与卷积神经网络(Con…
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白话机器学习-循环神经网络RNN
背景 本章将要介绍一种常用的神经网络结构 – 循环神经网络(recurrent neural network,RNN)。常规的神经网络比如全连接网络只能单独孤立的处理一个个的输入,…
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PyTorch搭建循环神经网络(RNN)实现字符串转换
RNN介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所…
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深度学习100例-循环神经网络(LSTM)实现股票预测 | 第10天
文章目录一、前言二、LSTM的是什么三、准备工作1.设置GPU2.设置相关参数3.加载数据四、数据预处理1.归一化2.时间戳函数五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、前言今天是第10天,我们将使用LSTM完成股票开盘价格的预测,最后的R2可达到0.74,相对传统的RNN的0.72提高了两个百分点。我的环境:语言环境:Python3.6.5编译器:jupyter notebook深度学习环境:TensorFlow2.4.1来自专栏:【深度学习