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加州大学伯克利_kmeans算法_tensorflow 例子 _中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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N的应用非常强大。他们为许多领域的连续任务工作,例如,语音识别,语音合成,连接的手写识别,时间序列预测,图像标题生成和端到端机器翻译。 在本章的以下各节中,我们将深入研究RNNS及其优化方法,包括所需的数学背景。然后,我们介绍有助于克服某些限制的RNNS变体。有了这些工具,我们就可以分为四种自然语言处理任务,并对其应用RNNS。我们将逐步完成taSkS的所有步骤,包括在TenSorFlow中进行数据处理,模型设计,实施和培训。 近似任意程序 让我们首先介绍RNNS并获得一些直觉。先前介绍的前馈网络在固定大小的VectorS上运行。例如,他们将28x28图像的像素映射到10个可能分类的概率。计算以固定数量的步骤S(即层数)进行。相反,递归网络S可以在VectorS的可变长度SequenceS上进行操作,无论是输入,输出还是两者都可以。 RNNS基本上是神经元和WeightS的直接定向图。输入神经元无论如何都要通过输入数据设置其传入连接的激活状态。输出神经元只是图中我们从中读取谓词的一组神经元。图中的所有其他神经元都称为隐藏神经元。 RNN执行的计算类似于正常的神经网络。在每个时
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