运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS # xs shape (50ba…

运行代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations tf.set_random_seed(1) # this is data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #…

一.<莫烦Python>学习笔记: TensorFlow从入门到理解(一):搭建开发环境[基于Ubuntu18.04] TensorFlow从入门到理解(二):你的第一个神经网络 TensorFlow从入门到理解(三):你的第一个卷积神经网络(CNN) TensorFlow从入门到理解(四):你的第一个循环神经网络RNN(分类例子) TensorFlow从入门到理解(五):你的第一个循环神经网络RNN(回归例子) TensorFlow从入门到理解(六):可视化梯度下降…

博文的翻译和实践: Understanding Stateful LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 正文 一个强大而流行的循环神经网络(RNN)的变种是长短期模型网络(LSTM). 它使用广泛,因为它的架构克服了困扰着所有周期性的神经网络梯度消失和梯度爆炸的问题,允许创建非常大的.非常深的网络. 与其他周期性的神经网络一样,LSTM网络保持状态,在keras框架中实现这一点的细节可能会令人困惑. 在这篇文章中,您将会确切地了解…

RNN适用场景 循环神经网络(Recurrent Neural Network)适合处理和预测时序数据 RNN的特点 RNN的隐藏层之间的节点是有连接的,他的输入是输入层的输出向量.extend(上一时刻隐藏层的状态向量). demo:单层全连接网络作为循环体的RNN 输入层维度:x 隐藏层维度:h 每个循环体的输入大小为:x+h 每个循环体的输出大小为:h 循环体的输出有两个用途: 下一时刻循环体的输入的一部分 经过另一个全连接神经网络,得到当前时刻的输出 序列长度 理论上RNN支持任意序列长…

运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D LR = 0.1 REAL_PARAMS = [1.2, 2.5] INIT_PARAMS = [[5, 4], [5, 1], [2, 4.5]][2] x = np.linspace(-1, 1, 200, dtype=np.float32) # x d…

运行代码: from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): globa…

运行代码: from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 神经层函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_si…

*注:教程及本文章皆使用Python3+语言,执行.py文件都是用终端(如果使用Python2+和IDE都会和本文描述有点不符) 一.安装,测试,卸载 TensorFlow官网介绍得很全面,很完美了,各种系统.方式.类别都一一组合介绍了,大家直接点击去官网安装TensorFlow,这里需要注意的是TensorFlow有CPU和GPU版本之分.当然用TensorFlow前得先装好Python的开发环境. *测试安装是否成功的代码时,如果使用的是CPU版本,如果出现错误: sess = tf.Ses…

首先学习RNN需要一定的基础,即熟悉普通的前馈神经网络,特别是BP神经网络,最好能够手推. 所谓前馈,并不是说信号不能反向传递,而是网络在拓扑结构上不存在回路和环路. 而RNN最大的不同就是存在环路. 为什么需要RNN 1. 特征之间序列性 普通的神经网络的输入,具备样本独立同分布(iid), 特征也是独立的,多数也是同分布的,特征之间谁先谁后无所谓, 而现实中描述一件事情,往往是逻辑性的,有先后顺序的, 比如理解一个句子,只看句子中的词是无法理解整个句子的,再如猜猜下一个字,看到 “天空很”,…