LSTM实现中文文本情感分析
1.背景介绍文本情感分析是在文本分析领域的典型任务，实用价值很高。本模型是第一个上手实现的深度学习模型，目的是对深度学习做一个初步的了解，并入门深度学习在文本分析领域的应用。在进行模型的上手实现之前，已学习了吴恩达的机器学习和深度学习的课程，对理论有了一定的了解，感觉需要来动手实现一下了。githu...
[Tensorflow] RNN - 02. Movie Review Sentiment Prediction with LSTM
From: PredictingMovieReviewSentimentwithTensorFlowandTensorBoardRef: http://www.cnblogs.com/libinggen/p/6939577.htmlRef:https://machinelearningmastery...
TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM
RNN（RecurrentNeuralNetworks，循环神经网络）是一种具有短期记忆能力的神经网络模型，可以处理任意长度的序列，在自然语言处理中的应用非常广泛，比如机器翻译、文本生成、问答系统、文本分类等。但由于梯度爆炸或梯度消失，RNN存在长期依赖问题，难以建立长距离的依赖关系，于是引入了门控...
如何检查在python代码中使用LSTM创建的顺序模型？
Ihaveanalgorithmwritteninpython,itistimeseriesanalysisusingLSTM.Myprofessoraskedmetoshowthedetailsofthemodelthatiscreatedinthecode.HowdoIinspectthe"mo...
pytorch 如何使用batch训练lstm网络
这篇文章主要介绍了pytorch 如何使用batch训练lstm网络的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
机器学习之（一）LSTM和递归网络基础教程
LSTM和递归网络基础教程目录前馈网络递归网络沿时间反向传播梯度消失与梯度膨胀长短期记忆单元（LSTM）涵盖多种时间尺度资源本页旨在帮助神经网络学习者了解递归网络的运作方式，以及一种主要的递归网络，即LSTM的功能和结构。递归网络是一类人工神经网络，用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据...
pytorch --Rnn语言模型(LSTM，BiLSTM) -- 《Recurrent neural network based language model》
论文通过实现RNN来完成了文本分类。论文地址：88888888模型结构图：原理自行参考论文，codeandcomment（https://github.com/graykode/nlp-tutorial）:#-*-coding:utf-8-*-#@time:2019/11/915:12importn...
Chain TDNN/LSTM的拼帧索引、延时
TDNN模型示例TDNN拼帧：层：(0,3)层：(-9,0)层：(0,3)层：(-6,0)层：(0,3)层：(-3,0)层：(0,3)层：(-3,0) 输出依赖帧，各层需要的帧的时间索引如下：层：1,4层：-9,-6,1,4层：-9,-6,1,4,7层：-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7...
tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法
tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法作者：u010223750引言学习一段时间的tensorflow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tensorflow实现了一下，感觉和之前使用的theano还是有很大的区别，有必要总结ma...
keras在构建LSTM模型时对变长序列的处理操作
这篇文章主要介绍了keras在构建LSTM模型时对变长序列的处理操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Keras + LSTM 做回归demo 2
接上回,这次做了一个多元回归这里贴一下代码importnumpyasnpnp.random.seed(1337)fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltimportkerasfromke...
使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测
本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。所以呢，这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归神经网络模...
RNN入门（4）利用LSTM实现整数加法运算
本文将介绍LSTM模型在实现整数加法方面的应用。 我们以0-255之间的整数加法为例，生成的结果在0到510之间。为了能利用深度学习模型模拟整数的加法运算，我们需要将输入的两个加数和输出的结果用二进制表示，这样就能得到向量，如加数在0-255内，可以用8位0-1向量来表示，前面的空位用0填充；...
用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子 ，问题：航班乘客预测
https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/数据：1949到1960一共12年，每年12个月的数据，一共144个数据，单位是1000下载地址...
Recurrent Neural Network系列4--利用Python，Theano实现GRU或LSTM
作者：zhbzz2007出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！本文翻译自RECURRENTNEURALNETWORKTUTORIAL,PART4–IMPLEMENTINGAGRU/LSTMRNNWITHPYTHONANDTHEANO。...
用深度学习LSTM炒股：对冲基金案例分析
英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”，一边经历股价跳水20多美元，到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌，要不要抄一波底嘞？今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的...
[译] 理解 LSTM 网络
原文链接：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/吴恩达版：http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header-n375RecurrentNeuralNe...
pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例
今天小编就为大家分享一篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
语音识别（LSTM+CTC）
完整版请微信关注“大数据技术宅”序言：语音识别作为人工智能领域重要研究方向，近几年发展迅猛，其中RNN的贡献尤为突出。RNN设计的目的就是让神经网络可以处理序列化的数据。本文笔者将陪同小伙伴们一块儿踏上语音识别之梦幻旅途，相信此处风景独好。内容目录环境准备RNN与LSTM介绍RNNLSTM语音识别介...
Pytorch实现LSTM和GRU示例
今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧