TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例:多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)

TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例:多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)

开发多层感知器模型 多层感知器模型(简称MLP)是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据,即表格或电子表格中的数据,每个变量一列,每个变量一行。您可能需要使用M...

使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测

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...

深度学习框架TensorFlow入门

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TensorFlow教程之完整教程 2.8 递归神经网络

本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 循环神经网络 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...

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