第五週：迴圈神經網路

# 第五週：迴圈神經網路 ## 視訊學習 ### 緒論 #### 1. 迴圈神經網路的應用 語音問答、視覺問答、機器翻譯、股票預測、作詞機、作詩、仿寫論文及程式碼、**影象理解** #### 2. 迴圈神經網路 vs 卷積神經網路 - RNN核心問題：上下文關係（時序） - 迴圈神經網路與卷

第五週（反向神經網路）-【機器學習-Coursera Machine Learning-吳恩達】

目錄     代價函式     反向傳播     神經網路總結 1 代價函式 2 反向傳播演算法——讓代價函式最小化的演算法讓代價函式最小化，利用ma

深度學習花書學習筆記 第十章 序列建模：迴圈神經網路

展開計算圖 就是將迴圈圖展開成展開圖而已。 迴圈神經網路   就是如上網路，將某一層不斷重複，輸出重新作為輸入的一部分。 雙向RNN 應用於上下文環境都影響結果的場景，如語音識別，文章翻譯等 基於編碼-解碼的序列到序列架構 可以將可變長度的輸入轉

Keras學習（五）——RNN迴圈神經網路分類

本篇文章主要介紹通過RNN實現MNIST手寫資料集分類。 示例程式碼： import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models impor

團隊部落格-第五週：測試與釋出（科利爾拉弗隊）

測試： BUG：  （1）主頁帖子列表排序出錯，未按照帖子最新回覆和帖子釋出時間排序，已修復  （2）註冊時郵箱驗證和註冊成功跳轉不完善，未修復  （3）資料傳輸方式錯誤，已修復 場景測試：  預期使用者可以跟使用其他相似的社群網站一樣正常使用本網站，但是貓

第五週：MySQL資料庫

首先，先了解一下資料庫的基本概念要點： 資料庫是資料儲存的集合，表示資料結構化的資訊 列儲存表中的資訊 行儲存表的明細 主鍵是表中的唯一標識 主鍵不具備業務意義 在實際操作中，對錶的主鍵不做強制性要求，但是建議設立 主鍵必須唯一 每行必須有一個主鍵，不可為空 主鍵的值不可被修改 主鍵值被刪

吳恩達 deep learning 第三週 淺層神經網路

文章目錄 神經網路概覽 神經網路的表示 計算神經網路的輸出 多個例子中的向量化 啟用函式 為什麼需要非線性啟用函式 啟用函式的導數 神經網路的梯度下降

深度學習（Deep Learning）讀書思考八：迴圈神經網路三（RNN應用）

概述 通過前兩小節的介紹，可以清楚的瞭解RNN模型的網路結構以及LSTM。本小節主要介紹RNN其他變形以及應用，包括 1.GRU單元 2.序列到序列（Seq2Seq）模型 3.注意力（Attention）模型 4.RNN在NLP中的應

第五章 卷積神經網路（CNN）

第五章 卷積神經網路（CNN） 標籤（空格分隔）： 深度學習 5.1 卷積神經網路的組成層 在卷積神經網路中，有3種最主要的層： 卷積運算層 池化層 全連線層 一個完整的神經網路就是由這三種層疊加組成的。 結構

第五章：迴圈結構（一）

1.使用do——while迴圈結構實現：計算1-50中是七的倍數的數值之和並輸出。public class CalcSum1 {public static void main(String[] args) {int sum=0;for(int i=1;i<=50;i++

【吳恩達deeplearning.ai】深度學習(9)：迴圈神經網路

隨深度學習技術的發展，使用迴圈神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）建立的各種序列模型，使語音識別、機器翻譯及自然語言理解等應用成為可能。 表示與型別 自然語言、音訊等資料都是前後相互關聯的資料，比如理解一句話要通過一整句而

深度學習：迴圈神經網路（RNN）的變體LSTM、GRU

訪問請移步至，這裡有能“擊穿”平行宇宙的亂序並行位元組流… 假設我們試著去預測“I grew up in France… I speak fluent French”最後的詞French。當前的資訊建議下一個詞可能是一種語言的名字，但是如果我們需要弄清楚是什麼

從零開始機器學習-19 RNN：迴圈神經網路

本文由 沈慶陽 所有,轉載請與作者取得聯絡! 前言 相比於適合單個物件的卷積網路（Convolutional Neural Network，CNN），迴圈網路（Recurrent Neural Network，RNN）更加適合序列型別的資料。迴圈網路應用

第五週：面向物件部分內容總結（5）---java設計規則

面向物件設計原則 1、開閉原則 開閉原則理解： 簡單說就是一個軟體實體支援擴充套件，不支援修改。就是在不改變原始碼的基礎上，擴充套件其它的功能。 其實筆者認為，開閉原則無非就是想表達這樣一層意思：用抽象構建框架，用實現擴充套件細節。因為抽象靈活性好，適應性廣，只要抽象的合理，可以基本保持軟體架構的穩定

TensorFlow從入門到理解（五）：你的第一個迴圈神經網路RNN（迴歸例子）

執行程式碼： 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 OUTP

機器學習與深度學習系列連載： 第二部分 深度學習（十五）迴圈神經網路 3（Gated RNN - GRU）

迴圈神經網路 3（Gated RNN - GRU） LSTM 是1997年就提出來的模型，為了簡化LSTM的複雜度，在2014年 Cho et al. 提出了 Gated Recurrent Units (GRU)。接下來，我們在LSTM的基礎上，介紹一下GRU。 主要思路是： •

吳恩達 -- 第四課 卷積神經網路 第三週 Detection algorithms

1.注意輸入圖片的是左上角為（0,0），待檢測目標的尺寸要轉化為在原圖尺寸中的佔比。  2.圖片中沒有需要檢測的三種物體，所以.... 3.需要注意的是，題目中說飲料瓶形狀是圓的並且尺寸都一樣（即尺寸是固定大小，bh=bw=固定值），固定值不需要預測。 &nb

團隊作業：第五週 Alpha版本測試與釋出

TensorFlow從入門到理解（四）：你的第一個迴圈神經網路RNN（分類例子）

執行程式碼： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations

tensorflow基本教程10：RNN迴圈神經網路對於手寫體識別預測

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #this is data mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_