相关推荐
-
Keras: 基于Python的深度学习库
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想 ...
-
博士带你学LSTM|最后一期:如何更新LSTM模型?(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
博士带你学LSTM|如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
博士带你学LSTM|怎么开发一个LSTM模型来生成形状?(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
博士带你学LSTM|开发Bidirectional LSTM模型的简单教程(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
博士带你学LSTM|开发Encoder-Decoder LSTM模型的简单教程(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
博士带你学LSTM|手把手教你开发CNN LSTM模型,并应用在Keras中(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
博士带你学LSTM|如何开发和评估Vanilla LSTM模型?(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
干货推荐|如何准备用于LSTM模型的数据并进行序列预测?(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
基于多步LSTM模型融合的铁路客票订单量预测方法
铁路12306售票系统是全球服务规模最大的客票系统,截至目前已平稳运行近10年.在所有铁路售票渠道中,其售票量占比接近90%,极大方便了旅客出行购票.为了保证售票系统平稳运行,12306运营团队在超级 ...