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  1. RNN神经网络结构

  2. RNN神经网络结构
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-10-30
    • 文件大小:193536
    • 提供者:moses1994
  1. 基于深度学习的图像识别应用研究

  2. 重点研究了深度学习的特征提取,以及深度学习中三个重要的网络模型,分别是可以实现无监督特征学习的深度信念网络 (Deep Belief Network,DBN),图像识别任务中被广泛使用的卷积神经(Convolutional Neural Network,CNN),以及可以实现序列数据学习的循环神 经网络(Recurrent Neural Network,RNN),对它们的网络结构和训练方法展开 深入的研究。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-12-22
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:cyj2014go
  1. Deeplearning 深度学习笔记

  2. 吴恩达Coursera深度学习教程中文笔记,这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-08
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:howieli
  1. 递归神经网络综述-2015

  2. 递归神经网络(RNN)经过充分的发展,已经出现了数千上万种变形,该作者对比大量的RNN结构,发现了若干在特定领域表现优于LSTM的网络结构。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-14
    • 文件大小:217088
    • 提供者:weixin_42207514
  1. 循环神经网络

  2. 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,另一种是结构递归神经网络(recursive neural network)。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。单纯递归神经网络因为无法处理随着递归,权重指数级爆炸或消失的问题(Vanishing gradient problem),难以捕捉长期时间
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-08
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:yym1660028
  1. Deeplearning深度学习笔记v5.52

  2. 本文档是针对吴恩达老师深度学习课程的学习笔记,这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉 Python、对机器学习有基本了解), 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门 的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization 对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-10
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:qq_41070654
  1. rnn-mnist分类源码

  2. 此代码为RNN基本网络结构代码,详情见https://blog.csdn.net/qq_37972530/article/details/81748887
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-17
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:qq_37972530
  1. Coursera深度学习笔记v3.1

  2. 吴恩达倾力奉献,创建的Coursera的deeplearning.ia。里面囊括了所有的上课笔记! 吴恩达Coursera深度学习教程中文笔记,这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-24
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:gt18120588267
  1. 吴恩达深度学习笔记v5.5

  2. 这些课程专为已有一定基础(本的编知识,熟悉 Python、对机器学习有基本了解)想要尝试进入人工智能领域的计算机专业士准备。 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业士准备。介绍显示:“深度学习是科技最热门 的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中,学生将可以习到深度的基础会构建神经网络并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 、递归神经网络 (RNN)、长短
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-30
    • 文件大小:24117248
    • 提供者:u014775977
  1. Deeplearning深度学习笔记v5.53

  2. Deeplearning深度学习笔记v5.53 吴恩达机器学习笔记更新--在这 5 堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴 恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization 对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学 习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-31
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:richgene
  1. 神经网络结构族谱

  2. 各种类型的神经网络结构图谱,P、FF、RBF、DFF、RNN、LSTM、GRU、AE、VAE、DAE、SAE、MC、HN、BM、RBM、DBN、DCN、DN、DCIGN、GAN、LSM、ELM、ESN、DRN、KN、SVM、NTM,没找到免分数的选项,只好最低1分了。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-01-09
    • 文件大小:476160
    • 提供者:topsoftbj
  1. 智能问答算法原理及实践之路

  2. 高清版,智能问答算法原理及实践之路CONTENTS 01 智能问答算法原理 02 实践:小知客服机器人电话机器人 03 总结和挑战 腾讯小知 总览 query 中控逻辑 response 任务机器人 知识图谱机器人 FAQ机器人 闲聊机器人 阅读理解机器人 KNOWLEDGE GRAPH AQ豆豆 腾讯小知 腾讯小知 FAQ机器人 Preprocess:对 query进行预处理,抽取NLP特征 社保余额 怎么查询? 纠错 标准化文本特征提取 FAQ问题集 Retrieval:从问题索引中召回
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-15
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_45246409
  1. 吴恩达DL深度学习笔记v3.03.pdf

  2. Coursera深度学习教程中文笔记 课程概述 这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解), 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门 的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴 恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (R
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-08-19
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:drjiachen
  1. 深度学习入门课程--- RNN网络结构视频教程.mp4

  2. 深度学习入门课程--- RNN网络结构视频教程,希望能够学习者提供帮助,实现对RNN网络结构基础知识的掌握与理解,为后续学习做好铺垫,实现RNN网络结构的灵活运用
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-02-07
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:zsb8888
  1. 循环神经网络RNN以及几种经典模型

  2. RNN简介 现实世界中,很多元素都是相互连接的,比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此,就有了现在的循环神经网络,他的本质是:拥有记忆的能力,并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此,他的输出就依赖于当前的输入和记忆。 网络结构及原理 循环神经网络的基本结构特别简单,就是将网络的输出保存在一个记忆单元中,这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。 一个最简单的循环神经网络在输入时的结构示意图:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:359424
    • 提供者:weixin_38746926
  1. 高级神经网络结构

  2. 文章目录CNNMNIST手写数据CNN模型RNN(分类)MNIST手写数据RNN模型训练RNN(回归) CNN MNIST手写数据 import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt EPOCH = 1 BATCH_SIZE = 50 LR = 0.001 DOWNLOAD_MNIST = False # 如果已经
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:101376
    • 提供者:weixin_38723513
  1. 课程学习总结2

  2. Class13-循环神经网络进阶 1.1 引入 1.1.1 Recurrent Neural Network, RNN 用于处理带有‘时序性’的数据,数据中一个unit与其前后unit有关. RNN网络结构: 从上式可以看到:Ht−1H_{t-1}Ht−1​为t−1t-1t−1时刻的隐藏层输入,XtX_tXt​为t时刻的输入。 比较神经网络(NN)的公式:$HW+b ,我们可以看到之前时刻, 我们可以看到之前时刻,我们可以看到之前时刻H_{t-1}$增加的影响。 1.1.2 GRU(Gate
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38581777
  1. 5-RNN-0501_英文情感分析

  2. import numpy as np import tensorflow as tf from string import punctuation from collections import Counter # 介绍预览该项目,并介绍该项目网络结构! with open('../datas/sentiment/reviews.txt', 'r') as f: reviews = f.read() with open('../datas/sentiment/labels.txt', '
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:72704
    • 提供者:weixin_38691319
  1. pytorch-RNN进行回归曲线预测方式

  2. 任务 通过输入的sin曲线与预测出对应的cos曲线 #初始加载包 和定义参数 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) #为了可复现 #超参数设定 TIME_SETP=10 INPUT_SIZE=1 LR=0.02 DOWNLoad_MNIST=True 定义RNN网络结构 from torch.autograd imp
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:81920
    • 提供者:weixin_38690522
  1. 人工智能之机器学习的循环神经网络RNN算法解析

  2. 前言:人工智能机器学习有关算法内容,请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下循环神经网络(RNN)算法。循环神经网络(RNN)现已成为国际上神经网络研究的重要对象之一。它是一种节点定向连接成环的人工神经网络,初由Jordan,Pineda.Williams,Elman等于上世纪80年代末提出的一种神经网络结构模型。引领循环神经网络RNN研究的主要是JuergenSchmidhuber和他的学生——其中包括Sepp
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:77824
    • 提供者:weixin_38516658
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