rnn循环神经网络 keras

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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

深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍：hardmaru，一位钟情于RNN的深度学习研究者，相关地址 Twitter地址：https://twitter.com/hardmaru Github地址：https:/
【方向】 7年前 5417

循环神经网络惊人的有效性

理解训练过程 我们已经看见训练结束后的结果令人印象深刻，但是它到底是如何运作的呢？现在跑两个小实验来一探究竟。 训练时输出文本的进化 首先，观察模型在训练时输出文本的不断进化是很有意思的。例如，我使用托尔斯泰的《战争与和平》来训练LSTM，并在训练过程中每迭代
Chin2018 6年前 1736

如何用 Python 和循环神经网络预测严重交通拥堵？

本文为你介绍，如何从 Waze 交通事件开放数据中，利用序列模型找到规律，进行分类预测。以便相关部门可以未雨绸缪，提前有效干预可能发生的严重拥堵。 寻找 之前在《文科生如何理解循环神经网络（RNN）？》一文中，我为你讲解过循环神经网络的含义。《如何用 Pyt
王树义 5年前 1663

使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 笔者：Ray 介绍 通过对前面文章的学习，对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解，也感受到了这些神经
磐石001 6年前 2022

浅谈神经网络中的梯度爆炸问题

在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言
【方向】 6年前 6806

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首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/292826 在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下
uncle_ll 6年前 1503

Keras实现RNN模型

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