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@翻译：huangyongye 原文链接： Understanding LSTM Networks 前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文 阅读全文
posted @ 2017-11-27 14:41
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欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。 @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBMod 阅读全文
posted @ 2017-11-27 14:31
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from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太 阅读全文
posted @ 2017-11-21 18:34
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截至目前，TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段。不过据官方解释，RNN的相关API已经出现在Tutorials里了，大幅度的改动应该是不大可能，现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的。 目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的r 阅读全文
posted @ 2017-11-21 18:26
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介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn 阅读全文
posted @ 2017-11-21 18:20
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本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。 所以呢，这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归神经网络 阅读全文
posted @ 2017-11-21 18:16
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一、命令 1 2 3 4 5 [root@localhost ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 7869 7651 218 1 191 5081 -/+ buffers/cache: 2378 5490 Swap: 478 阅读全文
posted @ 2017-11-21 18:13
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