文件名称:
深度学习代码实战——基于RNN的时间序列拟合（回归）
开发工具:
文件大小: 297kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：1.前言
循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列型的数据,循环神经网络能达到更好的效果.接着我将实战分析手写数字的 RNN分类
2.导入模块、定义超参数
import torch
from torch import nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1)
TIME_STEP = 10
INPUT_SIZE = 1
LR = 0.02
3.数据准备且打印拟合目标
我们要用到的数据就是这样的一些数据, 用 sin 的曲线预测出 cos 的曲线，也即用sin拟合cos
steps =
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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