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2020年9月24日
Tensorflow2（预课程）---9.2、循环神经网络实现输入一个字母，预测下一个字母（embedding）
摘要： Tensorflow2（预课程） 9.2、循环神经网络实现输入一个字母，预测下一个字母（embedding） 一、总结 一句话总结： 加上Embedding层即可，数据的输入维度变一下 print(x_train) print(y_train) [[0] [3] [2] [1] [4]] [1 4 阅读全文
posted @ 2020-09-24 11:05 范仁义 阅读(409) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow2（预课程）---10.1、循环神经网络实现4个字母预测1个字母
摘要： Tensorflow2（预课程） 10.1、循环神经网络实现4个字母预测1个字母 一、总结 一句话总结： 网络还是一样的网络，输入数据变了而已：model = tf.keras.Sequential([SimpleRNN(3),Dense(5, activation='softmax')]) pri 阅读全文
posted @ 2020-09-24 08:27 范仁义 阅读(487) 评论(0) 推荐(0)
SimpleRNNCell详解
摘要： SimpleRNNCell详解 一、总结 一句话总结： units: 正整数，输出空间的维度,即隐藏层神经元数量. recurrent_dropout: 隐藏层之间的dropout. class SimpleRNNCell(Layer): """Cell class for SimpleRNN. # 阅读全文
posted @ 2020-09-24 08:18 范仁义 阅读(1073) 评论(0) 推荐(0)