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搜索资源列表

  1. 循环神经网络：设计及应用

  2. 一本有关循环神经网络的设计以及应用领域的书籍，深入浅出，很有参考价值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-29
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：woshishabime

  1. Python实现循环神经网络RNN

  2. 基于Python的循环神经网络（RNN）实现

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-05-05
    • 文件大小：6144
    • 提供者：lin78009

  1. 循环神经网络代码RNN-超全注释

  2. 循环神经网络代码RNN-超全注释 #inputs t时刻序列，也就是相当于输入 #targets t+1时刻序列，也就是相当于输出 #hprev t-1时刻的隐藏层神经元激活值 def lossFun(inputs, targets, hprev): xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {} hs[-1] = np.copy(hprev) print('hs=',hs) loss = 0 #前向传导 inputs 6xn for t in range(len(inputs

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-03
    • 文件大小：9216
    • 提供者：mamingzhi66666

  1. 循环神经网络介绍与应用PDF文档

  2. 循环神经网络原理介绍与Python代码讲解，适合原理分析

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-07-09
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：qq_17148449

  1. 循环神经网络

  2. 循环神经网络 循环神经网络 零基础入门深度学习 循环神经网络 循环神经网络 零基础入门深度学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_18367375

  1. 循环神经网络、Hopfield网络总结性课件、西北工业大学

  2. 本文档详细总结介绍了Hopfield网络，循环神经网络，深入浅出，值得学习！通俗易懂，让人恍然大悟！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_36102904

  1. 一份循环神经网络RNNs简明教程

  2. 来自Jordi Pons一份循环神经网络RNNs简明学习材料，详述了RNN中的诸多技术以及技巧，非常值得收藏并学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. 基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测_王鑫.pdf

  2. 从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。 知网论文，学习使用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：olivia_ye

  1. 循环神经网络.md pytorch

  2. 基于循环神经网络的语言模型，提供了从零开始的实现与简洁实现 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：14336
    • 提供者：qq_40441895

  1. 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络.pdf

  2. 对循环神经网络介绍进行了比较详细的介绍，讲解的比较浅显易懂

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：908288
    • 提供者：weixin_45595178

  1. 简单入门循环神经网络RNN.docx

  2. 本文将介绍经典的网络之循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks），这一网络也是时序数据的首选网络。当涉及某些顺序机器学习任务时，RNN可以达到很高的精度，没有其他算法可以与之一较高下。这是由于传统的神经网络只是具有一种短期记忆，而RNN具有有限的短期记忆的优势。然而，第一代RNNs网络并没有引起人们着重的注意，这是由于研究人员在利用反向传播和梯度下降算法过程中遭受到了严重的梯度消失问题，阻碍了RNN几十年的发展。最后，于90年代后期出现了重大突破，导致更加准确的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：370688
    • 提供者：m0_37792821

  1. 基于时空图的发散卷积循环神经网络的交通流预测方法__公式.pdf

  2. 发明专利说明书。本发明公开了提供基于时空图的发散卷积 循环神经网络的交通流预测方法，基于交通网络 的空间特征构建了路网的有向加权图，接着以该 有向加权图为预测的基本单位

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：753664
    • 提供者：phytle0

  1. Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法详解

  2. 主要介绍了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法,结合实例形式详细分析了Python神经网络相关概念、原理及解决文本分类具体操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：601088
    • 提供者：weixin_38499553

  1. 基于循环神经网络的目标检测与跟踪系统研究与实现_张雅姝.caj

  2. 详细地介绍了如何使用循环神经网络实现目标跟踪和目标检测，理论和实验都很详细，非常值得一读，无论是对于刚刚对循环神经网络有了一定了解的同学还是对视觉动作感兴趣的同学

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-11
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：benbencan

  1. TensorFlow实现RNN循环神经网络

  2. 主要介绍了TensorFlow实现RNN循环神经网络，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：349184
    • 提供者：weixin_38633897

  1. 基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器

  2. 主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：124928
    • 提供者：weixin_38719719

  1. 基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

  2. 主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38665122

  1. 循环神经网络RNNpdf讲义超详细

  2. 循环神经网络RNNpdf讲义超详细

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_34327247

  1. 深度学习循环神经网络

  2. MIT版深度学习第10章 循环神经网络 。 循环神经网络用于处理连续性数据，基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：baidu_35560935

  1. 基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

  2. 使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类 作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。 选择使用RNN来做情感分类，主要是因为影评是一段文字，是序列的，而RNN对序列的支持比较好，能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量，然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做，也能取得很好的效果，但只从端对端的角度来看的话，RNN无疑是最合适的。 以下介绍实现过程。 一、数据预处理 本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38741966
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