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【深度学习之美】循环递归RNN,序列建模套路深(入门系列之十三)

一部电影, 看了20分钟,发现是部烂片,这时的你会不会中途退场?如果退场了,那么恭喜你,因为你具备了与阿尔法狗一样的“马尔科夫链思维”。如果不退场,那也恭喜你,因为你是一个真人类。你看看,“套路”很深的循环神经网络(RNN),就是这样模仿你的!

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深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

本文适用于没有任何机器学习背景的读者,目标是向艺术家和设计师展示如何使用一个预训练的神经网络并使用简单的Javascript和p5.js库生成交互式的数字作品。教程简单详细,没有任何的公式与推导。

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YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

TensorFlow 目前是最为常用的深度学习框架。然而从头编写整个机器学习流程却是一件繁琐的工作。虽然上有 Keras 帮助减轻代码量,但这次 TensorFlow 自己提供了高阶 API estimators。

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GPU云服务器深度学习性能模型初探

摘要:本文根据实测数据,初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型,可帮助科学选择GPU实例的规格。

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使用循环神经网络-长短期记忆(RNN-LSTM)预测比特币和以太币价格

作者通过实际操作,利用循环神经网络对比特币和以太币进行价格预测

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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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