【文件属性】：
文件名称：用Keras构建复杂的递归神经网络的框架-Python开发
文件大小：48KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 17:08:36
Python Deep Learning
使用Keras构建复杂的循环神经网络的Recurrent Shop框架轻松迭代不同神经网络体系结构的能力是进行机器学习研究的关键。
深度学习库使用递归车间框架来构建具有Keras的复杂递归神经网络轻松迭代不同神经网络体系结构的能力是进行机器学习研究的关键。
尽管像Keras这样的深度学习库使新层和模型的原型制作变得非常容易，但是编写自定义递归神经网络要比当今几乎所有流行的深度学习库中的编写都要困难。
这些库中缺少的一个关键功能是可重用的RNN单元。
最lib
【文件预览】：
recurrentshop-master
----setup.py(506B)
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(42B)
----LICENSE(1KB)
----examples()
--------recurrent_highway_networks.py(6KB)
--------rwa_sequence_length_problem.py(3KB)
--------speed_test.py(2KB)
--------rwa_adding_problem.py(3KB)
--------query_reduction_network.py(6KB)
--------output_dim100.txt(158KB)
----README.md(6KB)
----tests()
--------test_recurrent_sequential.py(8KB)
--------test_recurrent_model.py(3KB)
--------test_rnn_cell_from_model.py(766B)
----pytest.ini(27B)
----docs()
--------teacher_force.md(1KB)
--------readout.md(1KB)
--------state_init.md(1KB)
--------state_sync.md(1KB)
--------decoder.md(462B)
----recurrentshop()
--------__init__.py(43B)
--------advanced_cells.py(4KB)
--------generic_utils.py(2KB)
--------engine.py(46KB)
--------basic_cells.py(2KB)
--------backend()
--------cells.py(9KB)