目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函

【项目实战】Python实现循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论情感分析(含爬虫程序) 内容包括： 资料说明：包括爬虫程序+数据集+源代码+PDF文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)LSTM建模； 6)模型评估； 7)实际应用。

【项目实战】Python实现循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论情感分析(含爬虫程序) 内容包括： 资料说明：包括爬虫程序+数据集+源代码+PDF文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)LSTM建模； 6)模型评估； 7)实际应用。

#4.3_RNN_循环神经网络_回归_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

#4.2_RNN_循环神经网络_分类_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

Chemistry.AI | 基于卷积神经网络（CNN）预测分子特性 环境准备 Python版本：Python 3.6.8 PyTorch版本：PyTorch1.1.0 RDKit版本：RDKit 2020.03.1 基于循环神经网络（RNN）预测分子性质 导入库 from rdkit import Chem from rdkit.Chem.Crippen import MolLogP import numpy as np import torch import time 载入数据，计算分子指纹和描述符 maxlen = 64 with open('smiles.txt') as f:

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） [1] 。 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 [2] ，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是常见的循环神经网络 [3] 。 循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备（Turing completeness），因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 [4] 。循环神经网络在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报。引入了卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）构筑的循环神经网络可以处理包含序列输入的计算机视觉问题。

行业分类-物理装置-一种基于循环神经网络的端到端激光雷达标定方法.zip

利用Keras搭建循环神经网络进行S&P500指数股价预测的完整代码，ipynb文件，请利用jupyter notebook打开，详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/119419763

本文主要是对在线问诊中产生的医疗文本进行命名实体识别的研究.使用在线医疗问答网站的数据，采用{B，I，O}标注体系构建数据集，抽取疾病、治疗、检查和症状四个医疗实体.以BiLSTM-CRF为基准模型，提出两种深度学习模型IndRNN-CRF和IDCNN-BiLSTM-CRF，并在自构建数据集上验证模型的有效性.将新提出的两种模型与基准模型通过实验对比得出：模型IDCNN-BiLSTM-CRF的F1值0.8116，超过了BiLSTM-CRF的F1值0.8009，IDCNN-BiLSTM-CRF整体性能好于BiLSTM-CRF模型；模型IndRNN-CRF的精确率0.8427，但该模型在召回率上低于基准模型BiLSTM-CRF.