lstm神经网络 实例

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使用循环神经网络-长短期记忆（RNN-LSTM）预测比特币和以太币价格

2017年对人工智能和加密货币来说是重要的一年, 我们见证了许多新的研究进展和突破。毋庸置疑，人工智能是当今甚至今后很长一段时间内最令人瞩目的技术之一。 而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的，这是加密货币的一波大牛市，投资加密货币（例如，如比特币
【方向】 6年前 5202

深度学习与神经网络：最值得关注的6大趋势

神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中多个相互连接的细胞，这样它就能从环境中学习，识别不同的模式，进而做出与人类相似的决定。 典型的神经网络是由数千互连的人工神经元组成，神经元是构成神经网络的基本单位。这些神经元按顺序堆叠在一起，以称为层的形式形成数百万个
【方向】 5年前 2486

深度全解卷积神经网络（附论文）

第一章 引言 一、本文动机 过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为 ConvNet 或 CNN），在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但相对而言，对这些方法的理论理解及对结果的解释还
技术小能手 6年前 5066

TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

目录： ● 前言 ● RNN知识结构 ● 简单循环神经网络 ● RNN的基本结构 ● RNN的运算过程和参数更新 ● RNN的前向运算 ● RNN的参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际
技术小能手 5年前 2111

写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

四、神经网络和深度学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 4: Neural Networks & Deep Learning 作者：Vishal Maini 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 深度神经
布客飞龙 6年前 1169

Keras 中构建神经网络的 5 个步骤

本文讲的是Keras 中构建神经网络的 5 个步骤， 原文地址：5 Step Life-Cycle for Neural Network Models in Keras 原文作者：Jason Brownlee 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github
玄学酱 6年前 6853

序列模型简介——RNN, Bidirectional RNN, LSTM, GRU

既然我们已经有了前馈网络和CNN，为什么我们还需要序列模型呢？这些模型的问题在于，当给定一系列的数据时，它们表现的性能很差。序列数据的一个例子是音频的剪辑，其中包含一系列的人说过的话。另一个例子是英文句子，它包含一系列的单词。前馈网络和CNN采用一个固定长度
【方向】 5年前 5718

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章 循环神经网络

第14章 循环神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @alexcheen @飞龙 校对：@飞龙 击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调
布客飞龙 6年前 1894

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