动手学深度学习PyTorch版 | （4）循环神经网络
文章目录一. 传统RNN二. GRUstep 1 : 载入数据集step 2 : 初始化参数step 3: GRUstep 4: 训练模型简洁实现GRU三. LSTMstep 1: 初始化参数step 2: LSTM 主函数step 3: 训练模型step 4: 简洁实现
一. 传统RNN
RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）
二. GRU
⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系
重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；
更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系
step 1 : 载入数据集
import os
os.listdir('/home
文件下载
评论信息
-
-
-
weixin_44589306 :人家的原始代码2021-12-04 -
其他资源
- C Shell 教程
- ParaView5.4.0
- matlab卫星姿态控制系统-采用飞轮PID控制
- 2020年【注会会计】历年真题汇编.zip
- 高频功率放大器的multisim仿真
- pcie_3.0协议规范.zip
- traceExporter.jar
- sil9293CNUC 手册
- C#多线程大文件下载
- LabVIEW.Internet.Toolkit.V6.0.3附正版序列号
- 保研资料参考模板资料.zip
- javaWeb商城源码加数据库
- 丘成桐大学生数学竞赛资料.zip
- 基于BP神经网络的手写字符识别matlab 代码
- 西侧公园红线.txt
- stm32固件库改写文件
- Hl-340.rar
- TCP-IP详解卷一（带完整书签，整合到一个pdf）
- VC++ 使用RSA算法防止非法注册机破解软件
- SD-WAN关键技术与发展趋势
- 网络空间安全技术应用PPT
- JSP出差管理系统--毕业设计
- “华为杯”第十四届中国研究生 数学建模竞赛-D题-基于监控视频的前景目标提取（荣获三等奖）
- 风控&反欺诈行业技术对比阶段图
- 嵌入式系统软件设计中的数据结构(完整版)
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明