TensorFlow框架下的RNN实践小结

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TensorFlow框架下的RNN实践小结

截至目前,TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段.不过据官方解释,RNN的相关API已经出现在Tutorials里了,大幅度的改动应该是不大可能,现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的. 目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块.其中,后者定义了一些常用的RNN cells,包括RNN和优化的LSTM.GRU等等:前者则提供了一些helper方法. 创建一个基础的RNN很简单: 1 from t…

TensorFlow框架(5)之机器学习实践

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…

TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

1. RNN循环神经网络 1.1 结构循环神经网络(recurrent neural network,RNN)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络.RNN的主要用途是处理和预测序列数据.全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中,网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接的,但每层之间的节点是无连接的. 图 11 RNN-rolled 如图 11所示是一个典型的循环神经网络.对于循环神经网络,一个非常重要的概念就是时刻.循环神经网…

python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理. Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow可被用于语音识别和图像识别等多项机器学习和深…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（五）

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五) RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型.为了更好地介绍RNNs,我强烈推荐Andrej Karpathy去年的博客文章,这是实现RNNs的一个很好的资源! 所有这些模型都使用相同的网络架构,一个包含3个递归模块的普通RNN. 每个模块由3个完全连接的层组成.输入层将信息从输入传播到当前状态.递归层通过时间将信息从上一个状态传播到当前状态.由于我们希望输入层和递归层都影响当前状态,所以我们…

MySQL在Django框架下的基本操作（MySQL在Linux下配置）

[原]本文根据实际操作主要介绍了Django框架下MySQL的一些常用操作,核心内容如下: ------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. Linux环境下MySQL的安装与配置 2. [Linux]MySQL在Django框架下的基本操作 3. Django框架下,一些常用的数据库操作(增删改查 - python) 4. 本文相关的一些参考网…