一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)
目录Recapinput dim, hidden dimSimpleRNNCellSingle layer RNN CellMulti-Layers RNNRNN Layer Recap input dim, hidden dim from tensorflow.keras import layer
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2020-12-11 23:44:00
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# $xw_{xh} + hw_{nn}$，3次
cell = layers.SimpleRNNCe
原创
2021-04-15 18:54:19
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1、学习单步的RNN：RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell、LSTMCell、GRUCell（1）RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(inp
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2024-04-30 18:32:31
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在风控领域中，对于模型的评估常用的指标其实并不是精准率、召回率这些，而是 ROC。原因很简单：样本。试想一下，在一个用户数据集中有 100w 个用户，但是其中只有 1000 个用户是坏用户，如果用这个数据集去建模型，用什么指标去评估模型好坏？为什么？ok，如果你有答案了，可以直接跳到文末了解四个灵魂问题。如果你一脸懵，建议带着这个问题去看今天的文章。 ROC 曲线先来看一下 ROC 曲线的定义：
Oracle数据库系统根据初始化参数文件init.ora中设置的参数来配置自身的启动，每个实例在启动之前，首先读取这些参数文件中设置的不同参数。Oracle系统中的参数，根据系统使用情况可以简单分为两大类：普通参数：也就是Oracle系统正常使用的一些参数，非凡参数：包括三种，过时参数、强调参数和隐藏参数。 随着Oracle数据库新版本的发布，相应每次都会增加或者删除一些参数。下面具
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2024-04-24 11:22:25
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0.charRNN基础介绍charRNN 是N vs N的循环神经网络，要求输入序列长度等于输出序列长度。原理：用已经输入的字母去预测下一个字母的概率。一个句子是hello!,例如输入序列是hello,则输出序列是ello!预测时：首先选择一个x1当作起始的字符，然后用训练好的模型得到下一个字符出现的概率。根据这个概率选择一个字符输出，然后将此字符当作下一步的x2输入到模型中。依次递推，得...
原创
2021-07-30 11:04:22
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【如何使用pytorch查看网络中间层特征矩阵以及卷积核参数】文前白话涉及文件及脚本脚本代码解析①resnet_model.py②alexnet_model.py③analyze_feature_map.py运行效果④analyze_kernel_weight.py运行效果Reference 文前白话通过脚本代码结合搭建的网络结构调用训练网络输入的图片信息和网络结构，获取并打印出网络结构层的特征
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2023-10-09 00:01:42
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import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib import rnnx = tf.constant([[1]], dtype = tf.float32)x2 = tf.constant([[0]], dtype = tf.float32)rnn_cell = rnn.BasicRNNCell(2)lstm_cell = rnn.BasicLSTM
原创
2022-07-19 11:37:18
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一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。也就是说，每调用一次RNNCell的call方法，就相当于在时间上“推进了一步”，这就是RNNCe
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2024-08-30 17:50:41
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（1）RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)后就
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2024-10-22 22:46:18
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一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)
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2024-05-09 11:12:08
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文章目录RNNCellBasicRNNCellGRUCellBasicLSTMCell自定义RNNCell RNNCell本地文件的路径：~/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.pyGithub地址：https://github.com/tensorfl
一、学习单步的RNN：RNNCell如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x
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2024-02-19 19:49:52
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RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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目录 Sentiment Analysis Two approaches Single layer Multi-layers Sentiment Analysis Two approaches SimpleRNNCell single layer multi-layers RNNCell Singl
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2020-12-11 23:45:00
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RNN计算过程 RNNcell的具体计算过程pytorch中构建RNN的第一种方法：RNNcell：初始化定义的时候，只有两个参数：input_size、hidden_size实际使用的时候，也有两个参数，input张量、hidden张量 其中input张量的大小为batch_size * input_size hidden张量的大小为batch_size * hidden_size 返回值为一个
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2024-03-17 10:14:56
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pytorch中目前已经实现好了3中循环神经网络，分别是RNN、GRU、LSTM，但是发现在nn模块中还存在RNNCell()、LSTMCell()这个
原创
2023-01-17 02:21:17
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前言：之前的博文部分地讲解了RNN的标准结构，也用pytorch的RNNCell类和RNN类实现了前向传播的计算，
原创
2022-12-14 16:27:41
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一、tf.nn.dynamic_rnn ：函数使用和输出官网：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn使用说明：Args:
cell:An instance of RNNCell. //自己定义的cell 内容：BasicLSTMCell，BasicRNNCell，GRUCell 等，，，inputs：If
