DL_RNN_DAY7

2024-04-12 08:32

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本文主要是介绍DL_RNN_DAY7，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

RNN

1-of-N encoding

有些类似one-hot编码，将文本的类型转换为能够机器学习的向量类型进行输入。
在这里插入图片描述
除了上面的编码方式外，还有其余两种。左边是处理库存里面没有单词的方法，右边是根据单词类型进行编码。

store

循环神经网络RNN在DNN之外加入了可以存储之前输入信息的空间。这种情况下，神经网络会保持对之前数据的记忆。这样的话，输入的顺序会改变训练的效果。处理上下有关联的信息，比如文本信息是很有用的。

这篇关于DL_RNN_DAY7的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/896626。 23002807@qq.com

消除安卓SDK更新时的“https://dl-ssl.google.com refused”异常的方法

消除安卓SDK更新时的“https://dl-ssl.google.com refused”异常的方法消除安卓SDK更新时的“https://dl-ssl.google.com refused”异常的方法 [转载]原地址：http://blog.csdn.net/x605940745/article/details/17911115 消除SDK更新时的“

实习项目|苍穹外卖|day7

缓存菜品 1.根据原型进行需求分析与设计（接口文档） 2.根据接口设计DTO（redis数据类型选取） 3.编码controller-》service-》mapper @GetMapping("/list")@ApiOperation("根据分类id查询菜品")public Result<List<DishVO>> list(Long categoryId) {//判断缓存

【DL--05】深度学习基本概念—函数式模型

函数式模型函数式模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下在Keras 0.x中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。可以看到，Sequentia

【DL--04】深度学习基本概念—data_format

data_format 这是一个无可奈何的问题，在如何表示一组彩色图片的问题上，Theano和TensorFlow发生了分歧，’th’模式，也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32（高为16宽为32）彩色图表示为下面这种形式（100,3,16,32），Caffe采取的也是这种方式。第0个维度是样本维，代表样本的数目，第1个维度是通道维，代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种t

【DL--03】深度学习基本概念—张量

张量 TensorFlow中的中心数据单位是张量。张量由一组成形为任意数量的数组的原始值组成。张量的等级是其维数。以下是张量的一些例子： 3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape [][1. ,2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3][[1., 2., 3.]

【DL--02】深度学习基本概念--符号计算

符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。因此，这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别。笼统的说，符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还

【DL--01】深度学习揭开DL的神秘面纱

什么是深度学习深度学习=深度神经网络+机器学习人工智能 > 机器学习 > 表示学习 > 深度学习神经元模型输入信号、加权求和、加偏置、激活函数、输出全连接层输入信号、输入层、隐层（多个神经元）、输出层（多个输出，每个对应一个分类）、目标函数（交叉熵）待求的参数：连接矩阵W、偏置b 训练方法：随机梯度下降，BP算法（后向传播） Python中深度学习实现：Ke

【DL--22】实现神经网络算法NeuralNetwork以及手写数字识别

1.NeuralNetwork.py #coding:utf-8import numpy as np#定义双曲函数和他们的导数def tanh(x):return np.tanh(x)def tanh_deriv(x):return 1.0 - np.tanh(x)**2def logistic(x):return 1/(1 + np.exp(-x))def logistic_derivati

RNN发展（RNN/LSTM/GRU/GNMT/transformer/RWKV）

RNN到GRU参考： https://blog.csdn.net/weixin_36378508/article/details/115101779 tRANSFORMERS参考： seq2seq到attention到transformer理解 GNMT 2016年9月谷歌,基于神经网络的翻译系统（GNMT），并宣称GNMT在多个主要语言对的翻译中将翻译误差降低了55%-85%以上， G

白话RNN系列（七）

本文，探讨下LSTM的一些高级应用，比如双向LSTM。前面的探讨过程中，我们使用到的RNN或者LSTM都是单向的，即按照时间顺序排列的一维序列；而在实际应用中，双向的RNN由于考虑到更充足的上下文，往往能起到更好的效果： Bi-RNN又叫双向RNN，是采用了两个方向的RNN网络。 RNN网络擅长的是对于连续数据的处理，既然是连续的数据规律，我们不仅可以学习它的正向规律，还可以学习它的反向规

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