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延世大学_约束优化_卷积神经网络cnn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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讲SD m的一个编程。 还好,这节课我们来讲一下,这个LSTM网络在开发中的实现,那这节课我们用到的例子呢,还是这个,mst手写数字识别的这样的一个例子。嗯,SM网络的话,它主要是用在语音,语音或者是文本这样的序列化的问题,但是呢,同样的它也可以用在这个图片,就是用来涂图片分类其实也是可以的,那我们。这节课呢,就举一个之前用过的这样的一个简单的例子来讲解一下它是怎么实现的。那这里呢,首先对你的一个input等于28,那我们这个之前也讲过这样的,我们一张数字的一个图片呢,它是28×28的,就是一行的有28个像素点,然后一共。28行,好,这里的话我们就设置它的input等于28,他的意思呢其实就是,输入神经元的个数,这个LSTM网络呢,和我们之前学过的这样的一个。 就是普通的一个bp神经网络是非常结构上是非常像的,就是它会有一个输入层会有个隐藏层会有书城,只不过呢,它会有一个循环的就是,只不过他的这个隐藏层的输出呢会。长城的输出会输入到下一个时间,会输到下一个时间,然后呢进行嗯综合的一个计算,会有这样的一个不一样,那他也需要有一个舒舒城舒城的话我们这里。定义为28,意思就是输入乘以28
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