emd的matlab代码详解-RRN-MxNet:使用MxNet的循环神经网络

上传者: 38718413 | 上传时间: 2023-03-19 17:57:22 | 文件大小: 1003KB | 文件类型: ZIP
emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中,我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术,但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外,CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面,循环神经网络(RNN)是一种可以学习时间特征的神经网络,比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中,我们将开发一个循环神经网络,用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘,它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来,我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN,它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后,我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题

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