基於Tensorflow動態遞迴神經網路原始碼案例
這是一個使用Tensorflow開發動態迴圈神經網路應用的開放原始碼專案,包括:動態輕量RNN、動態GRU、動態LSTM、動態 2layerStacked LSTM、動態雙向LSTM。
這些 RNN, GRU, LSTM和 2layer Stacked LSTM都使用了8x8 MNIST資料集檢查過。
這些案例對於理解動態RNN非常有幫助,能夠擴充為建立基於Tensorflow的神經棧系列機器,神經圖靈機器和RNN-EMM。
這些 RNN, GRU, LSTM和 2layer Stacked LSTM都使用了8x8 MNIST資料集檢查過。
這些案例對於理解動態RNN非常有幫助,能夠擴充為建立基於Tensorflow的神經棧系列機器,神經圖靈機器和RNN-EMM。
相關文章
- 【神經網路篇】--RNN遞迴神經網路初始與詳解神經網路RNN遞迴
- TensorFlow構建迴圈神經網路神經網路
- 遞迴神經網路教程請簽收!遞迴神經網路
- 基於Keras/Python的深度學習:遞迴神經網路速成大法KerasPython深度學習遞迴神經網路
- 基於圖神經網路的動態物化檢視管理神經網路
- TensorFlow學習筆記(8):基於MNIST資料的迴圈神經網路RNN筆記神經網路RNN
- 迴圈神經網路神經網路
- 前沿高階技術之遞迴神經網路(RNN)遞迴神經網路RNN
- Python TensorFlow深度神經網路迴歸:keras.SequentialPython神經網路Keras
- TensorFlow 卷積神經網路系列案例(1):貓狗識別卷積神經網路
- 迴圈神經網路(RNN)神經網路RNN
- 迴圈神經網路 RNN神經網路RNN
- 基於卷積神經網路和tensorflow實現的人臉識別卷積神經網路
- TensorFlow神經網路優化策略神經網路優化
- 基於神經網路的OCR識別神經網路
- 迴圈神經網路介紹神經網路
- 迴圈神經網路入門神經網路
- Tensorflow系列專題(四):神經網路篇之前饋神經網路綜述神經網路
- Tensorflow-卷積神經網路CNN卷積神經網路CNN
- 利用Tensorflow實現神經網路模型神經網路模型
- 第五週:迴圈神經網路神經網路
- 動畫圖解迴圈神經網路動畫圖解神經網路
- pytorch--迴圈神經網路PyTorch神經網路
- 從環境搭建到迴歸神經網路案例,帶你掌握Keras神經網路Keras
- TensorFlow案例原始碼原始碼
- TensorFlow系列專題(七):一文綜述RNN迴圈神經網路RNN神經網路
- [譯] TensorFlow 教程 #02 - 卷積神經網路卷積神經網路
- Tensorflow神經網路預測股票均價神經網路
- RNN-迴圈神經網路和LSTM_01基礎RNN神經網路
- 深度學習小課堂:如何利用遞迴神經網路生成文字?深度學習遞迴神經網路
- [譯] RNN 迴圈神經網路系列 3:編碼、解碼器RNN神經網路
- 基於numpy的前饋神經網路(feedforwardneuralnetwork)神經網路Forward
- 基於遞迴注意力模型的卷積神經網路:讓精細化物體分類成為現實遞迴模型卷積神經網路
- (一)線性迴圈神經網路(RNN)神經網路RNN
- 常見迴圈神經網路結構神經網路
- [譯]使用遞迴神經網路(LSTMs)對時序資料進行預測遞迴神經網路
- 神經網路篇——從程式碼出發理解BP神經網路神經網路
- 關於 RNN 迴圈神經網路的反向傳播求導RNN神經網路反向傳播求導