2.2 运行结果 3 高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测(Python代码+数据) 链接:https://pan.baidu.com/s/1rE5xcvUBOtVDNFrNcJcXqg 提取码:jntx --来自百度网盘超级会员V3的分享
image_ocr代码:DL之CNN:利用CNN(keras, CTC loss, {image_ocr})算法实现OCR光学字符识别 #DL之CNN:基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别 #Keras 的 CTC loss函数:位于 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/backend/tensorflow_backend.py文件中,内容如下: import tens...
keras实现CNN\LSTM\双向LSTM\GRU模型,github源码在这里:https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
gru_1b = GRU(rnn_size, return_sequences=True, go_backwards=True, kernel_initializer='he_normal', name='gru1_b')(inner) gru1_merged = add([gru_1, gru_1b]) gru_2 = GRU(rnn_size, return_sequences=True, kernel_initializer='he_normal', name='gru2')(gru1_merged) gru_2b = GR...
keras 有现成的CNN和lstm层可用。 在此基础上拼凑就好。官方文档里有详尽说明和例子。Keras中文文档 ...
layers.recurrent import LSTM, GRU, SimpleRNN from keras.layers.convolutional import Convolution1D, MaxPooling1D from keras.datasets import imdb import cPickle def trans(str1): a = [] dic = {'A':1,'B':22,'U':23,'J':24,'Z':25,'O':26,'C':2,'D':3,'E':4,'F':5,'G':6...
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就,在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似 n-gram 的关键信息),从而能够更好地捕捉局部相关性。 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,目前文本分类在工业界的应用场景非常...
Python代码实现 首先，将数据集切分为输入和输出：前一个采样点的天气因素和电力负荷作为输入，后一个采样点的负荷作为输出。接下来，调整数据形状为3D数组，满足循环神经网络的输入要求。然后，定义模型结构，包含CNN、GRU层和注意力机制。模型的详细配置如下：python 部分代码：python 分为输入输出，将前一...
简介:DL之CNN:基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别 输出结果 后期更新…… 实现代码 后期更新…… image_ocr代码:DL之CNN:利用CNN(keras, CTC loss, {image_ocr})算法实现OCR光学字符识别 https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90239954 ...
keras.layers.embeddingsimport Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU, SimpleRNNfrom keras.layers.convolutional import Convolution1D, MaxPooling1Dfrom keras.datasets import imdb import cPickle def trans(str1): a = [] dic = {'A ...