Y=[],[]foriinrange(len(x)-time_step):X.append(x[i:(i+time_step)])Y.append(y[i+time_step])returnnp.array(X),np.array(Y)# 使用时间步长度为 10time_step=10X,Y=create_dataset(x_data,y_data,time_step)# 对数据进行 reshape,以适应 RNN 模型的输入X=X.reshape((X.shape[0],X.sh...
synapse_h_update = np.zeros_like(synapse_h)# training logicforjinrange(10000):# generate a simple addition problem (a + b = c)a_int = np.random.randint(largest_number/2)# int versiona = int2binary[a_int]# binary encodingb_int = np.random.randint(largest_number/2)# int versionb ...
Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化简单循环神经网络回归模型(SimpleRNN回归算法)项目实战 张陈亚 非知名IT技术人。 来自专栏 · 机器学习项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+代码讲解),如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 贝叶斯优化器 (Bayesian...
Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化简单循环神经网络分类模型(SimpleRNN分类算法)项目实战 张陈亚 非知名IT技术人。 来自专栏 · 机器学习项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+代码讲解),如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 贝叶斯优化器 (Bayesian...
Python实现RNN算法 Python实现RNN算法
深度学习入门-基于Python的理论与实现》,包含源代码和高清PDF(带书签);慕课网imooc《深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理-实战》 - GSlun/deep-learning-from-scratch
深度学习——02、深度学习入门——python实现RNN算法 实际问题:二进制加法 1.遵循加法的规则 2.逢二进一 当前位的加法还要考虑前一位的进位。 完整代码 import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def sigmoid(x):
深度学习入门-基于Python的理论与实现》,包含源代码和高清PDF(带书签);慕课网imooc《深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理-实战》 - shipingsong/deep-learning-from-scratch
Simple RNN是一种基础的循环神经网络,它能够处理序列数据,例如文本、时间序列等。与传统的前馈神经网络不同,Simple RNN在处理序列时会保留之前的信息,通过隐藏状态(hidden state)传递给下一个时间步,从而能够捕捉到序列中的依赖关系。 本项目使用基于TensorFlow实现简单循环神经网络分类模型(SimpleRNN分类算法)项目实战来...