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深度學(xué)習(xí)TextLSTM的tensorflow1.14實(shí)現(xiàn)示例_python_腳本之家

這篇文章主要為大家介紹了深度學(xué)習(xí)TextLSTM的tensorflow1.14實(shí)現(xiàn)示例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪+ 目錄對(duì)單詞最后一個(gè)字母的預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)全書——公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例 京東自營優(yōu)惠價(jià):￥135.2立即搶購LSTM 的原理自己找,這里只給出簡單的示例代碼,就是對(duì)
www.dbjr.com.cn/article/2718...htm 2025-5-22

pytorch下使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寫詩實(shí)例_python_腳本之家

在pytorch下,以數(shù)萬首唐詩為素材,訓(xùn)練雙層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其能夠以唐詩的方式寫詩。 代碼結(jié)構(gòu)分為四部分,分別為 1.model.py,定義了雙層LSTM模型 2.data.py,定義了從網(wǎng)上得到的唐詩數(shù)據(jù)的處理方法 3.utlis.py 定義了損失可視化的函數(shù) 4.main.py定義了模型參數(shù),以及訓(xùn)練、唐詩生成函數(shù)。 參考:電子工業(yè)出版社的《...
www.dbjr.com.cn/article/1784...htm 2025-6-9

python深度學(xué)習(xí)tensorflow入門基礎(chǔ)教程示例_python_腳本之家

1、編輯器 編寫tensorflow代碼,實(shí)際上就是編寫py文件,最好找一個(gè)好用的編輯器,如果你用vim或gedit比較順手,那也可以的啦。我們既然已經(jīng)安裝了anaconda,那么它里面自帶一個(gè)還算不錯(cuò)的編輯器,名叫spyder,用起來和matlab差不多,還可以在右上角查看變量的值。因此我一直使用這個(gè)編輯器。它的啟動(dòng)方式也很簡單,直接在...
www.dbjr.com.cn/article/2534...htm 2025-6-5

Python人工智能深度學(xué)習(xí)RNN模型結(jié)構(gòu)流程_python_腳本之家

雙向RNN:從正向輸入的內(nèi)容,得到的存儲(chǔ)內(nèi)容,以及反向輸入內(nèi)容得到的存儲(chǔ)內(nèi)容,同時(shí)輸入給模型。 2.LSTM Long Short-term Memory,其實(shí)當(dāng)人們說到使用RNN的時(shí)候,通常都是使用的LSTM。對(duì)于LSTM的每一個(gè)單元,除了輸入的數(shù)據(jù)之外,還有另外三個(gè)“門”來控制輸入,輸出,存儲(chǔ)。如下圖所示,如此一來,每一個(gè)LSTM單元共有4個(gè)輸...
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-6-9

Python Multinomial Naive Bayes多項(xiàng)貝葉斯模型實(shí)現(xiàn)原理介紹_python_腳...

plt.text(0.5,0.5,'ROC = %.2f'%roc_auc_score(y_test.to_pandas(),cp.asnumpy(y_pred)), ha='center', va='center', fontsize=14) 可以看到,在多項(xiàng)貝葉斯模型下,我們的成績表現(xiàn)已經(jīng)非常不錯(cuò)了,roc_auc_score分?jǐn)?shù)表現(xiàn)為:0.92,這也得以證明我們之前訓(xùn)練過的模型它是一個(gè)顯著過擬合的模型。
www.dbjr.com.cn/article/2633...htm 2025-5-21

TensorFlow實(shí)現(xiàn)RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_python_腳本之家

LSTM 有通過精心設(shè)計(jì)的稱作為“門”的結(jié)構(gòu)來去除或者增加信息到細(xì)胞狀態(tài)的能力。 “門”是一種讓信息選擇式通過的方法,包含一個(gè)sigmoid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和一個(gè)pointwise(按位做乘法)的操作。 之所以稱之為“門”,因?yàn)槭褂肧igmoid 作為激活函數(shù)的層會(huì)輸出 0 到 1 之間的數(shù)值,描述每個(gè)部分有多少信息量可以通過這個(gè)結(jié)構(gòu)。
www.dbjr.com.cn/article/1356...htm 2025-5-30

Pytorch linear 多維輸入的參數(shù)問題_python_腳本之家

問題: 由于 在輸入lstm 層 每個(gè)batch 做了根據(jù)輸入序列最大長度做了padding,導(dǎo)致每個(gè) batch 的 length 不同。 導(dǎo)致輸出 長度不同 。如:(batch, length, output_dim): (12,128,10),(12,111,10). 但是輸入 linear 層的時(shí)候沒有出現(xiàn)問題。 網(wǎng)站解釋: ...
www.dbjr.com.cn/article/2600...htm 2025-6-3

Matlab R2019b Mac版安裝許可激活圖文教程(含許可文件+密鑰)_MAC教 ...

ONNX 支持:將組合了 CNN 和 LSTM 層的網(wǎng)絡(luò)以及包含 3 維CNN 層的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)出為 ONNX 格式 信號(hào)處理 Audio Toolbox 音頻和語音特征提取: 自動(dòng)提取常用音頻和語音特征,同時(shí)共享通用計(jì)算 音頻數(shù)據(jù)增強(qiáng): 結(jié)合使用常用和自定義效果,自動(dòng)生成改進(jìn)版的音頻和語音記錄 ...
www.dbjr.com.cn/softjc/6947...html 2025-5-15

人工智能Text Generation文本生成原理示例詳解_python_腳本之家

深度學(xué)習(xí)TextLSTM的tensorflow1.14實(shí)現(xiàn)示例 另外github 上也有很多開源的文本生成項(xiàng)目,項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)要稍微復(fù)雜一點(diǎn),但是原理和我介紹的一樣,我這里介紹兩個(gè)。 https://github.com/stardut/Text-Generate-RNN https://github.com/wandouduoduo/SunRnn 以上就是Text Generation文本生成原理示例詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Text Gener...
www.dbjr.com.cn/article/2718...htm 2025-5-28

Python中LSTM回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)詳情_python_腳本之家

#LSTM(Long Short-Term Memory)是長短期記憶網(wǎng)絡(luò) data_csv = pd.read_csv('C:/Users/DZF/Desktop/LSTM/data.csv',usecols=[1]) #pandas.read_csv可以讀取CSV(逗號(hào)分割)文件、文本類型的文件text、log類型到DataFrame #原有兩列,時(shí)間和乘客數(shù)量,usecols=1:只取了乘客數(shù)量一列 plt.plot(data_csv) plt.show...
www.dbjr.com.cn/article/2556...htm 2025-6-4