TensorFlow实战12：Bidirectional LSTM Classifier

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https://blog.csdn.net/felaim/article/details/70300362 1.双向递归神经网络简介双向递归神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks, Bi-RNN),是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的,和LSTM是在同一年被提出的.Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息.RNN无法利用某个历史输入的未来信息,Bi-RNN则正好相反,它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据.…

学习笔记TF036:实现Bidirectional LSTM Classifier

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

实现Bidirectional LSTM Classifier----深度学习RNN

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

TensorFlow实战之实现自编码器过程

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个…

TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传…

TensorFlow实战之Softmax Regression识别手写数字

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860). 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

TensorFlow 实战之实现卷积神经网络

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初…