import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist=input_data.read_data_sets('mnist_data/',one_hot=True)
#注意这里用了one_hot表示，标签的形状是(batch_size,num_batches)，类型是float，如果不用one_hot，那么标签的形状是(batch_size,)，类型是int
num_classes=10
batch_size=64
hidden_dim1=32
hidden_dim2=64
2021-11-25 08:24:37
44KB
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独立递归神经网络
简单TensorFlow实现 Shuai Li等人 。 作者在Theano和Lasagne中的原始实现可在找到。
概要
在IndRNN中，循环层中的神经元彼此独立。 基本的RNN用h = act(W * input + U * state + b)计算隐藏状态h 。 IndRNN使用逐元素向量乘法u * state这意味着每个神经元都具有与其最后一个隐藏状态相关的单个递归权重。
IndRNN
可以有效地与ReLU激活功能一起使用，从而更容易堆叠多个递归层而不会使梯度饱和
允许更好的解释性，因为同一层中的神经元彼此独立
通过调节每个神经元的周期性体重来防止梯度消失和爆炸
用
2021-11-23 16:49:59
319KB
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循环神经网络(RNN)是一类非常强大的用于处理和预测序列数据的神经网络模型。循环结构的神经网络克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的许多限制,使其成为深度学习领域中一类非常重要的模型。RNN及其变体网络已经被成功应用于多种任务,尤其是当数据中存在一定时间依赖性的时候。语音识别、机器翻译、语言模型、文本分类、词向量生成、信息检索等,都需要一个模型能够将具有序列性质的数据作为输入进行学习;然而,RNN通常难以训练,循环多次之后,大多数情况下梯度往往倾向于消失,也有较少情况会发生梯度爆炸的问题。针对RNN在实际应用中存在的问题,长短期记忆(LSTM)网络被提出,它能够保持信息的长期存储而备受关注,
2021-11-05 13:06:13
519KB
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本资源为深度学习交通流量预测的实战项目，其中包含了用LSTM，GRU以及CNN来进行流量预测的相关源码，整个项目的过程集数据预处理、模型训练与测评，性能展示于一体，代码结构良好，易于阅读，且在CSDN有本人相应的博客说明。
2021-11-04 13:10:00
1.18MB
为了提高情感识别的分类准确率，提出一种将栈式自编码神经网络（SAE）和长短周期记忆单元循环神经网络（LSTM RNN）融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩，随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证，得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明，SAE对多模态生理特征进行了有效融合，LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。
2021-11-03 15:23:21
825KB
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深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大部分，机器学习神经网络RNN教程、LSTM、GRU。
2021-10-15 15:33:09
18.41MB
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循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。
2021-10-10 13:49:59
1.14MB
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