(3)残差连接:防止梯度消失,输入可跳过隐藏层,直达下一层,反之方向传播时深层梯度更容易传回浅层 2.长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM) 2.1 基本概念 定义: 是RNN的一个变体,能有效解决RNN的梯度爆炸/消失问题;在GRU基础上引入新的内部状态c,使用三种门控制记忆和遗忘 构成: c:内部状态,用于...
基于神经网络的黄金、外汇价格预测(RNN、LSTM、GRU、CNN+LSTM、BP),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
4.3 卷积神经网络(CNN) CNN最初设计用于图像处理,但在序列数据和时间序列预测(如金融数据)中也展现出强大能力。它通过卷积层捕捉局部特征,池化层降低维度,全连接层进行分类或回归。 4.4 长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的RNN,专为长序列数据设计,解决了传统RNN梯度消失/爆炸问题,非常适合时间序列预测,如股票价...
4.3 卷积神经网络(CNN) CNN最初设计用于图像处理,但在序列数据和时间序列预测(如金融数据)中也展现出强大能力。它通过卷积层捕捉局部特征,池化层降低维度,全连接层进行分类或回归。 4.4 长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的RNN,专为长序列数据设计,解决了传统RNN梯度消失/爆炸问题,非常适合时间序列预测,如股票价...
3. 卷积神经网络(CNN) 4. 递归神经网络(RNN) 5. 长短时记忆网络(LSTM) 6. 自编码器(Auto Encoder) 7. 深度信念网络(DBN) 8. 生成式对抗网络GAN 1. 径向基函数神经网络(RBF NN) 径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neural Network,RBF NN):1988年由John Moody和Christian J Darken提出了一种网络...
其中,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种最常用的改进结构。 卷积神经网络(CNN)CNN是一种特别适合处理图像数据的神经网络结构。它通过将输入图像分解成多个小块或特征,并使用卷积运算来提取这些特征。这种网络结构通常包含多个卷积层、池化层和全连接层。通过逐层提取和抽象图像特征,CNN能够在图像分类、目标...
LSTM中要训练的权重增多,但隐层的BP网络只需要两个权重,RNN需要三个权重,而LSTM需要Wf,Wi,Wo,WC以及输入输出权重U,V,权重较多,需要训练的次数也随之增加。需要多次训练才可以获得收敛的误差函数。 神经网络
太全了!从入门到精通线性神经网络、CNN、RNN、LSTM、GAN、BP神经网络、深度置信网络等深度学习神经网络算法!这不比啃书爽十倍!!太全了!从入门到精通线性神经网络、CNN、RNN、LSTM、GAN、BP神经网络歌舞町女王hhhh编辑于 2024年01月06日 09:30 全部已打包好,需要的小伙伴自取哦(*^▽^*)...
📚 探索机器学习与深度学习的奥秘,BP算法是其中的关键一环。它不仅在神经网络中发挥着核心作用,还在各种深度学习模型中占据重要地位。🔍 深入了解BP算法,以及它在卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)、Transformer、图神经网络(GNN)等深...
卷积神经网络是一种针对图像数据的BP神经网络模型,它通过卷积层和池化层来提取图像的特征。CNN具有参数共享和局部连接的特点,可以减少模型的参数数量,提高训练速度。 循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN) 循环神经网络是一种具有循环连接的BP神经网络模型,它可以处理序列数据,如时间序列、文本等。RNN通过在网...