http://c.biancheng.net/view/1950.html 本节将介绍如何利用 RNN 预测未来的比特币价格。核心思想是过去观察到的价格时间序列为未来价格提供了一个很好的预估器。给定时间间隔的比特币值通过https://www.coindesk.com/api/的 API 下载，以下 ...
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2019-05-13 17:56:43
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Google 的 Magenta（洋红色）项目:利用人工智能生成一些艺术作品或音乐，官网：https://magenta.tensorflow.org 所用到的音乐存储格式：MIDI和MP3 用到的神经网络技术： 为什么用RNN（循环神经网络）？ 生成句子（序列化）： 生成音乐（也是序列化）： 音符 ...
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2019-05-13 14:06:00
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卷积神经网络（CNN）因为在图像识别任务中大放异彩，而广为人知，近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用。我用TextCnn来做文本分类的任务，相比TextRnn，训练速度要快非常多，准确性也比较高。TextRnn训练慢得像蜗牛（可能是我太没有耐心），以至于我直接中断了训练，到现在我已经忘记 ...
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2019-04-13 21:56:09
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HRNN HRNN训练损失曲线 HRNN测试 HRNN的图结构 HRNN的损失曲线 GAN ...
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2019-04-06 14:17:29
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原来-方式一： 输出： 现在-方式二： 输出： 比较： 方式一适合于个性化的向前传播配置，如使用RNN。但是麻烦。 方式二搭建简单，省略了很多的过程 ...
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2019-04-03 12:12:12
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卷积网络(CNN)通常用于图像数据。递归神经网络(RNN)非常适合一维序列，数据可能是一个时间组成部分。计算机理解非结构化数据相对更难，如音频，图像像素值或文本中的单个单词。如今最可靠的方法来在神经网络上获得更好的性能，往往就是要么训练一个更大的神经网络，要么投入更多的数据，仅仅通过将Sigmoid ...
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2019-03-31 23:26:53
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Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。 它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器（6个 encoder）构成。解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。 所有的编 ...
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2019-03-28 15:22:11
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传统的Feedforward和CNN只能做到向量到向量的 one-to-one mapping RNN可以做到序列到序列的映射 sequence-to-sequence mapping 因此，采用RNN处理序列数据具有很好的灵活性。 传统的NN 图像标注（一到多） 情感分析（多到一） 机器翻译（多到 ...
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2019-03-25 16:27:19
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tf 经常更新版本，网上教程又是各版本都有，且不标明版本，致使各种用法难以分清哪个新，哪个旧，这里做个记录，以前的博客我就不更新了，请大家见谅。 tf.nn.rnn_cell 改为 tf.contrib.rnn tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example 改为 tf ...
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2019-03-18 10:25:16
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1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) # 构造单层的lstm网络结构 参数说明：num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络，获得state和outputs 参数说明 ...
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2019-03-18 01:38:38
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