长短期记忆网络 例子

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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

理解 LSTM 网络

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考。正如你阅读这篇文章的时候，你是在理解前面词语的基础上来理解每个词。你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考。你的思想具有持续性。 传统的神经网络不能做到这点，而且这似乎也是它的主要缺陷。比如，你
神棍儿 7年前 436

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 6年前 2111

网络安全与机器学习（二）：网络安全任务如何结合机器学习？

网络安全任务和机器学习 让我们看看常见的网络安全任务和机器学习结合的机会，而不是查看ML任务并尝试将它们应用于网络安全。具体我们需要考虑三个维度（Why，What和How）。 第一个维度是目标或任务（例如，检测威胁，攻击预测等）。根据Gartner的PPDR
【方向】 6年前 2014

一文了解LSTM和GRU背后的秘密（绝对没有公式）

你好，欢迎阅读长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的图解文章。我是Michael，是AI语音助理领域的机器学习工程师。 在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的原理出发。然后我将解释允许LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个
【方向】 6年前 2447

如何深度理解RNN？——看图就好！

欢迎来到循环神经网络的插图指南。我是迈克尔，也被称为LearnedVector，我是AI语音领域的机器学习工程师。如果你刚刚开始使用ML并希望在Recurrent神经网络背后获得一些直觉，那么这篇文章就适合你。 循环神经网络是一种强大的技术，如果你想进入机器
【方向】 6年前 4370

神经网络预测股票市场

机器学习和深度学习已经成为定量对冲基金为了实现最大化利润而通常使用的新的有效策略。作为一个人工智能和金融爱好者，这是一个令人兴奋的消息，因为神经网络结合了我感兴趣的两个领域。本文将介绍如何使用神经网络预测股票市场，特别是股票(或指数)的价格。这篇文章基于我G
【方向】 6年前 4583

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

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