待翻译 https://medium.com/@erikhallstrm/hello-world-rnn-83cd7105b767…

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia…

Ref: http://blog.csdn.net/mebiuw/article/details/60780813 Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/hello-world-rnn-83cd7105b767 [Nice] Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/tensorflow-rnn-api-2bb31821b185 [Nice] Code Analysis Download and pre-preprocess…

Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz bytes. Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz bytes. Extracting M…

  http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的. 样本序列性:样本间存在顺序关系,每个样本和它之前的样本存在关联.比如说,在文本中,一个词和它前面的词是有关联的:在气象数据中,一天的气温和前几天的气温是有关联的. 例如本帖要使用RNN生成古诗,你给它输入一堆古诗词,它会学着生成和前面相关联的字词.如果…

对一张图片实现rnn操作,主要是通过先得到一个整体,然后进行切分,得到的最后input结果输出*_w[‘out’] + _b['out']  = 最终输出结果 第一步: 数据载入 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import matplotlib.pyplo…

tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(). 我们先来看一下这个接口怎么用. bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, #前向 rnn cell cell_bw, #反向 rnn cell inputs, #输入序列. sequence_length=None…

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…

原文地址: https://www.jianshu.com/p/1b1ea45fab47 yanghedada ----------------------------------------------------------------------------------- static_rnn和dynamic_rnn 1:     static_rnn x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input]) x1 = tf.un…

#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0…