RNN理论详解及tensorflow实战

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分类专栏： 机器学习理论与实战 文章标签： rnn tensorflow 深度学习
于 2019-04-30 17:11:55 首次发布
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1. 前言

RNN：Recurrent Neural Network，循环神经网络。在全连接神经网络中，包括输入层、隐藏层，输出层，其中神经元可以认为是linear+激活函数。全连接网络如下所示：
在这里插入图片描述
对于一个样本， x 1 x_1 x

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TensorFlow深度学习实战（14）——循环神经网络详解
盼小辉丶的博客
04-21 2569
循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一类特殊的神经网络结构，广泛应用于处理和分析序列数据，如文本、语音、时间序列等。与传统的神经网络不同，RNN 具有记忆功能，可以通过循环连接处理序列中各个元素之间的依赖关系。
TensorFlow 循环神经网络RNN
qq_41039384的博客
08-26 542
1.RNN 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如股票随时间的变化，小明说：我喜欢旅游，其中最喜欢的地方是云南，每当放假时我经常去______旅游.这里填空，人应该都知道是填“云南”。因为我们是根据上下文的内容推断出来的，但机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。 循环神经网络是指一个随着时间的推移，重复发生的结构。在自然语言处理（NLP），语音图像等多个领域均有非常广泛的应用。RNN网络和其他网络最大的
使用TensorFlow实现RNN
没有胡子的猫Asimov
08-26 887
使用TensorFlow实现RNN 使用Cell实现 # 以cell方式实现RNN # %% import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, losses, optimizers, Sequential # 指定GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" tf.rand
TensorFlow实战——RNN
06-12 1653
http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/73136866RNN循环神经网络（RNN）的特殊的地方在于它保存了自己的状态，每次数据输入都会更新状态，输出预测值，并输出更新后的状态，和批数据一起作为输入：如上图，U为数据输入，V为预测值输出，W为状态值输出并输入下一轮。 由于现实中不能无限的迭代下去，我们将其展开，并在有限次迭代后结束：例子RNN
Tensorflow之RNN实战
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03-07 441
RNN原理回顾 # 简单RNN原理回顾 h[t] = fw(h[t-1], x[t]) #fw is some function with parameters W h[t] = tanh(W[h,h]*h[t-1] + W[x,h]*x[t]) #to be specific y[t] = W[h,y]*h[t] RNN实战情感分类 import os import tensorflow...
tensorflow2.x第六篇
Oliverzoo的博客
05-10 1370
rnn，LSTM,GRU股票预测
RNN——循环神经网络（tensorflow）
zhuibushixi的博客
02-23 860
1、RNN结构展开 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 举例： （当上一个时间输入的数据不同时，会影响后续的数据输出） 2、LSTM（Long Short-Term Memory） LSTM是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN存在的长期依赖问题而专门设计出来的， 3、RNN小例...
基于深度学习RNN的股票预测Tensorflow2.0实战
weixin_43275894的博客
08-09 3626
实战目录软件准备1. Anaconda 3最新版Tensorflow2.1.0/python3.7.1数据下载RNN基本知识实战代码预测准确率 软件准备 1. Anaconda 3最新版Tensorflow2.1.0/python3.7.1 方法有多种，可以在Navigator中安装；也可以到prompt中用conda install 或者pip install 安装具体安装并测试代码，大家可以自行搜寻。优快云上有很多,这里仅给出一个随便查找的windows环境下tensorflow安装过程详解。我本人也
深度学习框架TensorFlow实战教程详解
资源摘要信息:"TensorFlow实战Google深度学习框架.zip" TensorFlow是由Google团队开发的一款开源机器学习库，用于实现各种深度学习模型，其核心功能是能够使用数据流图（Data Flow Graph）来进行数值计算。数据流图...
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资源摘要信息:"基于 TensorFlow2 + RNN 的情感分析源码+项目说明.zip" 在深入探讨这份文件内容之前，我们需要了解几个关键概念：TensorFlow2、RNN、情感分析以及数据集。 TensorFlow 是一款开源的机器学习框架，由...
TensorFlow实现RNN
hopyGreat的博客
07-17 1045
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使用Tensorflow实现简单的RNN（共享变量）
zzx3163967592的博客
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之前我们用word2vec训练了词向量，但光词向量其实没有什么实际的用处，我们还要结合深度学习模型比如rnn，LSTM，seq2seq才行，所以我们首先来介绍一下如何使用时下最为流行的tensorflow模型实现一个简单的循环神经网络 1、循环神经网络简介 开始前，我们先回顾一下，简单的MLP三层神经网络模型： 基本神经网络 其中x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经...
TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数
06-23 6014
http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/73650806关于LSTM可以参阅：http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/73196473 完整代码：https://github.com/xiaoyesoso/TensorFlowinAction/blob/master/InActionB1
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04-18 413
Tensorflow（三十一） —— RNN import tensorflow as tf from tensorflow import keras # ***************** 1、input dim & hidden dim cell = keras.layers.SimpleRNNCell(64) # 4为隐含层神经元数量 cell.build(input_shape = [None,6]) print(cell.trainable_variables[0].shape,\
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09-12 1715
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tensorflow RNN和简单例子
weixin_30859423的博客
08-19 190
一、用LSTM单层的网络来做分类的问题 用lstm对mnist的数据集进行分类 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: UTF-8 -*- 3 import tensorflow as tf 4 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 5 import ten...
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关于RNN的理论部分已经在上一篇文章中讲过了，本文主要讲解RNN在TensorFlow中的实现。与theano不同，TensorFlow在一个更加抽象的层次上实现了RNN单元，所以调用tensorflow的API来实现RNN是比较容易的。这里先介绍TensorFlow中与RNN相关的几个比较常用的函数，　　(1)cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_unit
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本博客记录使用tensorflow搭建rnn模型并用来对mnist的手写体进行识别的过程，记录其中的学习过程。 实践环境： Tensorflow version: 1.3.0 python version: 3.5 1.RNN快速介绍： 图1如上图所示，其中x是输入，s旁边的圆圈是隐层，而o旁边的圆圈表示输出。左边是RNN的第一种表示，可以看到在隐层中存在闭环。右图则是
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使用简单RNN预测谷歌的股票 实验数据 import numpy as np import tensorflow.keras as keras import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def RNN(x_train, y_train): regressor = keras.Sequential() # add the first R
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