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基于深度循环神经网络的社交网络用户情感研究.pdf

2021-09-25 17:06:21 1.21MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模

一种改进的循环神经网络雷达图像外推算法.pdf

2021-09-25 17:06:08 5.39MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模

卷积神经网络（CNN）训练数据集图片

卷积神经网络用到的数据集图片、训练好的权重等参数文件

2021-09-25 08:33:35 822.47MB CNN 深度学习 循环神经网络 猫狗图片

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循环神经网络RNN.pptx

循环神经网络RNN的基础简介，共30页ppt

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【ch11-循环神经网络】 LSTM实战.pdf

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【ch11-循环神经网络】循环神经网络.pdf

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【ch11-循环神经网络】情感分类实战.pdf

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【ch11-循环神经网络】时间序列表示.pdf

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循环神经网络讽刺数据集情感分类

对文件中的讽刺数据集进行词条化、序列化，词嵌入方法，基于Tensorflow库，将单词映射到高维矢量空间，用神经网络学习情感，导出了vecs.tsv和meta.tsv文件可在https://projector.tensorflow.org/进行可视化。可配合中国大学MOOCTensorFlow实操课进行学习！

2021-09-20 01:13:01 1.72MB 自然语言处理 tensorflow 情感分类 循环神经网络

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深度学习（三）————过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

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

2021-09-09 10:24:22 399KB 学习循环 循环神经网络

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