Python深度学习读书笔记（八）（RNN&LSTM和双向LSTM优化IMDB）

最新推荐文章于 2023-11-17 16:15:36 发布
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分类专栏： 《Python深度学习》笔记 文章标签： LSTM BiLSTM RNN 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/emdsh/article/details/100139387
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循环神经网络RNN：遍历所有序列元素，并保存一个状态，其中包含已查看和内容相关的信息。实际上是一类具有内部环的神经网络。重复使用前一次迭代的计算结果。

前馈网络:将所有待处理数据转换为一个大向量，然后一次性处理。

SimpleRNN能够像其他Keras层一样处理序列批量。可以在两种模式下运行：1.返回每个时间步连续输出的完整序列(batch_size,timesteps,output_features)的三维张量;2.只返回每个输入序列的最终输出（batch_size,output_features）的二维张量,  模式由return_sequences控制(True:1;False:2)

由于存在梯度消失问题，SimpleRNN无法学到长期依赖。SimpleRNN过于简化，没有实用价值。

 

#RNN循环神经网络处理IMDB评论分类
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
#作为特征的单词个数
max_feature=10000
#500个单词后截断文本
maxlen=500
batch_size=32

(input_train,y_train),(input_test,y_test)=imdb.load_data(num_words=max_feature)
print(len
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