TensorFlow实现RNN 【机器学习通俗易懂系列文章】 作者:@mantchs GitHub:https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP 本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2019年08月15日,如有侵权请联系cloudcommunity@tencent.com删除 http https 网络安全 编程算法 神经网络
在TensorFlow中,可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠,相应的示例程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np # 每调用一次这个函数就返回一个BasicRNNCell def get_a_cell(): return tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) #用tf.nn.rnn_cell MultiRNNCell创建3层RN...
1)在训练次数、序列长度、隐藏层神经元相同的条件下,BasicLSTMCell的预测准确度,均低于GRUCell,原因为:TensorFlow中的BasicLSTMCell是一种参考或者标准实现,解决实际问题中不是首选;GRU 参数相对少更容易收敛。 2)增加训练次数(5000à1000),模型的预测准确度有提升,因为随着训练次数的增多,有用的信息在 LSTM 中进行...
preNum = int(input("input the number of test alphabet:")) for i in range(preNum): alphabet1 = input("input test alphabet:") alphabet = [id_to_onehot[w_to_id[a]] for a in alphabet1] #使alphabet符合SimpleRNN输入要求:[送入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数]。此...
使用TensorFlow构建RNN模型,主要就是定义rnn_cell类型,然后将其复用即可。代码如下: batch_size = 3 num_classes = 2 state_size = 4 num_steps = 10 learning_rate = 0.2 x = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps], name='input_placeholder') y = tf.placeholder(tf.int32, [batch_si...
首先在TensorFlow中建立一个计算图，指定将要执行的运算。该计算图的输入和输出通常是多维数组，也被称为张量（tensor）。我们可以利用CPU、GPU和远程服务器的计算资源，在会话中迭代执行该计算图。变量和占位符 本文所用的基本TensorFlow数据结构是变量和占位符。占位符是计算图的“起始节点”。在运行每个计算图时，批...
Tensorflow 有一个合理的c++使用界面,也有一个易用的python使用界面来构建和执行你的graphs。你可以直接写python/c++程序,也可以用交互式的ipython界面来用Tensorflow尝试些想法,它可以帮你将笔记、代码、可视化等有条理地归置好。当然这仅仅是个起点——我们希望能鼓励你创造自己最喜欢的语言界面,比如Go,Java,Lua,Javas...
【Tensorflow教程笔记】循环神经网络(RNN) 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种适宜于处理序列数据的神经网络,被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。 循环神经网络的工作过程 循环神经网络是一个处理时间序列数据的神经网络结构,也就是说,我们需要在脑海里有一根时间轴,循环神经网络具有初始状态s 0...
首先导入所需的包。如果您尚未安装Tensorflow，请按照此页面上的说明进行操作，然后继续。导入张量流为tf 导入张量流后，我们将定义两个变量来保存输入数据和目标数据。data = tf.placeholder（tf.float32，[None，20,1]）target = tf.placeholder（tf.float32，[None，21]）数据的尺寸为[批量大小，序列长度，输入...
至于使用TensorFlow构建RNN模型,主要就是定义rnn_cell类型,然后将其复用即可。代码如下所示: x = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps], name='input_placeholder') y = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps], name='labels_placeholder') ...