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循环神经网络
Tensorflow中循环神经网络及其Wrappers tensorflow训练神经网络
tf.nn.rnn_cell.LSTMCell又名:tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell、tf.contrib.rnn.LSTMCell参见: tf.nn.rnn_cell.LSTMCell输出:output:LSTM单元输出,与LSTM cell state的区别在于该输出又经过激活以及和一个sigmoid函数输出相乘。shape: [batch_size,num_unit

0评论2023-02-09755

基于循环神经网络的图像特定文本抽取方法
 作者的模型整体框架包含两部分,分别为OCR 部分 (采用人家的模型, 输出文本)特定文本抽取部分 (作者的工作)1. 引言早期图像特定文本抽取主要是通过 OCR 中的版面分析(Layout analysis)来实现。即首先利用 版面分析 的方法得到图像中特定的文本区域,然后

0评论2023-02-09946

循环神经网络 循环神经网络预测模型
  机器学习 深度学习入门无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,《零

0评论2023-02-07839

84、循环神经网络实现语言模型 基于循环神经网络的文本分类研究
'''Created on 2017年5月13日@author: weizhen'''import numpy as npimport tensorflow as tfimport ptb_iterator as readerfrom tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = "/path/to/ptb/data"# 数据存放的路径HIDDEN_SIZE = 200# 隐藏层的规模NU

0评论2023-02-07561

开始学习深度学习和循环神经网络Some starting points for deep learning and RNNs
Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA's.  These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field. Hinton and Ng lectures at Coursera, UFLDL, CS224d and CS231n at Stanford, the d

0评论2023-02-07362

循环神经网络、注意力机制、Seq2Seq、Transformer与卷积神经网络(打卡2)
一、过拟合和欠拟合接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题:一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting);另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。 在实

0评论2023-02-09873

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