keras实现CNN\LSTM\双向LSTM\GRU模型

最新推荐文章于 2022-12-23 14:51:42 发布
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本文分享了一个GitHub项目，提供了使用Keras实现的多种常见深度学习模型的源码，包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络等，适合深度学习初学者及开发者进行学习和研究。
基于keras 搭建LSTM GRU模型预测 共享单车使用情况 完整代码+数据 数据分析 计算机毕设
03-15 940
基于keras 搭建LSTM GRU模型预测 共享单车使用情况 完整代码+数据 数据分析 计算机毕设
keras_ LSTM 层和 GRU 层
wj1298250240的博客
02-17 2281
6.2.2 理解 LSTM 层和 GRU 层 https://blog.youkuaiyun.com/qq_30614345/article/details/98714874
NLP学习—10.循环神经网络RNN与LSTM、GRU、双向LSTM以及基于PyTorch的代码实现
柳杰的博客
08-20 4008
文章目录一、为什么需要循环神经网络？二、RNN的原理三、RNN的类型四、RNN存在的问题五、LSTM/GRU六、Gated Recurrent Unit—GRU七、BI-LSTM八、Deep-BILSTM 一、为什么需要循环神经网络？   虽然全连接神经网络理论上只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，但是全连接神经网络只能处理独立的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。针对某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的情况，此时，就需要用到循环神经网络RNN，该
keras实现双通道模型
weixin_47357629的博客
04-10 1443
核心代码 单输入单输出 from keras.applications.vgg19 import VGG19 model_vgg = VGG19(include_top=False,weights=None, input_shape=(96, 96, 3)) from keras.applications.vgg16 import VGG16 model_vgg = VGG16(include_top=False,weights=None, input_shape=(96, 96, 3)) 先熟
基于keras实现双向GRU的中文情感分析
qq_44517651的博客
07-21 3798
基于keras实现双向GRU的中文情感分析 NLP作为机器学习三大方向之一，个人认为，情感分析也是自然语言处理中也是非常重要的，当然很多人觉得情感分析比较麻烦一些的，中文的情感分析更是麻烦，因为存在很多问题，评论数据有没有整体倾斜，该考虑多少个常用词，该取多少长度（不够填充） 情感分析常用的方法 1、SVM支持向量机 2、贝叶斯 3、逻辑回归 4、神经网络（LSTM，CNN，GRU） 等等还有多种方法 今天我们来尝试使用基于keras实现双向GRU的实例 情感分析步骤 1、导入原始数据，原始label (0
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keras-Comman-DL-Model:利用keras框架实现CNN\RNN\LSTM\双向LSTM\GRU等模型
05-11
本项目“keras-Common-DL-Model”旨在提供一系列基于Keras实现的常见深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向LSTM以及门控循环单元（GRU）。 首先，让我们详细...
基于Keras框架和LSTM/GRU/Arima/WNN实现的多方式的水质参数预测Python源码+项目说明
02-14
基于Keras框架和LSTM/GRU/Arima/WNN实现的多方式的水质参数预测Python源码+项目说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审...
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基于keras框架+LSTM或者GRU的音乐生成python源码+文档说明
最新发布
02-14
采用RNN或者LSTM模型训练数据， 生成音乐序列 采用了keras框架，音乐数据读写采用了python的midi库 不加入Lsystem系统时， 可生成音乐序列 加入Lsystem， 生成和弦分解序列 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程...
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keras-layer-normalization-rnn:keras的层归一化LSTM和GRU的实现
05-02
如此处所述，通过层归一化扩展标准keras LSTM和GRU层。 用法示例 这些图层可以像普通图层一样容易使用： from LayerNormalizationRNN import LSTM , GRU inputs = Input ( shape = ( maxlen ,)) x = Embedding ( ...
在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例
09-16
主要介绍了在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM
衣带渐宽人憔悴
04-06 3012
原文地址：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10788849.html RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）是一种具有短期记忆能力的神经网络模型，可以处理任意长度的序列，在自然语言处理中的应用非常广泛，比如机器翻译、文本生成、问答系统、文本分类等。 但由于梯度爆炸或梯度消失，RNN存在长期依赖问题，难以建立长距离的依赖关系...
keras 循环神经网络RNN优化--LSTM+GRU
陈泊舟的博客
04-25 5910
开篇 图示对比 RNN LSTM GRU 优化的点 在RNN中，随着时间线的延长，距离目前时间比较远的数据所包含的信息会被衰减殆尽，举个例子 “I grew up in France… I speak fluent ？.” 我们现在想判断出 ? 处应该是什么，我们直观地判断结果应该是Franch，判断的依据是前面有个France，可以认为France是x4x_4x4​的数据，我们要推断的是x...
CNN_LSTM
HAHA的专栏
07-09 8873
使用LSTM代替CNN中的全连接层 import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix from tensorflow.python.ops import rnn,rnn_cell import time from d
Tensorflow2.0 循环神经网络 新闻分类
廷益_飞鸟的博客
12-30 391
简单循环神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.__version__, np.__version__) # 设置随机种子 tf.random.set_seed(22) tf.random.set_seed(22) # GPU自增长 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('gpu') for gpu in.
Keras实现GRU 与LSTM
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冷月无声的博客
05-07 1万+
目录 LSTM 变种——GRU的原理 GRU 与LSTM的对比 Keras实现GRU keras中使用gru/LSTM，如何选择获得最后一个隐状态还是所有时刻的隐状态 LSTM的网络结构图： C是一个记忆单元, U和W是网络LSTM模型的参数（权值矩阵）， i、f、o分别称之为输入门、遗忘门、输出门。 σ表示sigmoid激活函数 ；s(t)是t时刻，LSTM隐藏层的激活值 ...
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
weixin_61181717的博客
12-23 572
目录1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现2.2 运行结果【数学建模】“华为杯”高级神经网络Keras(Python代码实现)数据：
LSTM 和 GRU
z_xiaocun的博客
04-06 484
在RNN应用，如自然语言处理中，由于输入语句的长度和语法原因，语句最末尾的内容可能由最开始内容决定，如单复数、时态问题等，两者之间相隔较远的距离，导致梯度下降或其他优化算法很难调整参数来影响最开始的位置，这就是神经网络中常提到的Vanishing Gradients问题。如下例所示： The cat, which already ate a lot of food, was full. The c...
LSTM/GRU tensorflow及keras实现
bjy_fighting的博客
09-26 4746
LSTM/GRU在文本分类、情感分析及语言建模等方面有很大的用处，本文主要对这两种方法的tensorflow和keras实现进行分析 1.LSTM/GRU的tensorflow实现 a.文本处理 一般来说, 需要先把句子划分为词语(对于英文来说，直接将句子划分为单词的列表即可；对于中文，需要对句子进行分词，本文的讲述以英文为例） from tensorflow.contrib import le...
基于Keras的LSTM与GRU音乐生成模型实现
该主题的核心在于使用循环神经网络（RNN）中的高级变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），结合Keras这一高层深度学习API，构建能够学习并生成音乐序列的模型。Keras作为TensorFlow的官方高阶接口，...
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