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LSTM长短记,长序依赖可追忆(深度学习入门系列之十四)

如果你是一名单身狗,不要伤心,或许是因为你的记忆太好了。有时,遗忘是件好事,它让你对琐碎之事不再斤斤计较。然而每当自己记不住单词而“问候亲人”时,也确实气死个人。于是你懂得了如何控制好什么信息该保留,什么信息该遗忘。而长短期记忆网络(LSTM)就是这么干的。来看看是怎么回事吧?

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教你打造股市晴雨表——通过LSTM神经网络预测股市

神经网络是机器学习中的热门话题。但是网络上有关LSTM在时间序列上的应用却很少,我们不妨透过本文来开拓LSTM的应用视野。

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从RNN到LSTM,性能良好的神经网络到底是如何工作的?

在2016年Google率先发布上线了机器翻译系统后,神经网络表现出的优异性能让人工智能专家趋之若鹜。本文将借助多个案例,来带领大家一同探究RNN和以LSTM为首的各类变种算法背后的工作原理。

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深度学习在锦囊细选上的应用

本文就将lstm用户行为序列预测term的偏好 和 ctr预估相结合做了探索和应用,并在线下和线上取得了正向的效果。

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【深度学习之美】第一篇:Understanding LSTM Networks

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使用Tensorflow实现的基于LSTM的预测实例

#### 引言 + 算法在工程中的应用越来越广泛,tensorflow在工业界大放异彩。笔者的项目也使用了LSTM算法的预测能力,大大降低了运用的成本,提高了运营效率。 + 为了体验tensorflow的开发模式,笔者使用tensorflow实现了一个基于LSTM算法的预测实例,与大家分享。 ####LSTM的前世今生 + 在LSTM之前,我们先介绍另一个如雷贯耳的名词RNN(

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Interspeech 2017 | Self-adaptive Speech Recognition Technology

Self-adaptive speech recognition improves the performance of ordinary speech recognition systems. In this article, let’s learn about the most recent d...

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tensorflow实现基于LSTM的语言模型

根据自己理解写的代码注释import timeimport numpy as npimport tensorflow as tfimport reader#flags = tf.flags#logging = tf.

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简单入门循环神经网络RNN:时间序列数据的首选神经网络

本文简单介绍循环神经网络RNN的发展过程,分析了梯度下降算法、反向传播及LSTM过程。

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零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

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基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题!文末附源码!

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简单入门循环神经网络RNN:时间序列数据的首选神经网络

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基于Deep Learning 的视频识别方法概览

深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?

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