tensorflow+grucell
用TensorFlow 可以做什么有意思的事情?
例如 TensorFlow 最好的实践方法（batching, bucketing）、双向循环神经网络和集束搜索等。基础 关于神经机器翻译 以词组为基础的传统翻译系统将源语言句子拆分成多个词块，然后进行词对词的翻译。这使得翻译输出结果流畅性大打折扣，远远不如人类译文。我们会通读整个源语言句子、了解句子含义，然后输出翻译结果
LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的?
importtensorflowastfimportnumpyasnpdefdynamic_rnn(rnn_type='lstm'):X=np.random.rand(3,6,4)X[1,4:]=0X_length=[6,4,6]rnn_hidd...
了解RNN模型的基础单元LSTM、GRU、RQNN 与 SRU
github可以参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.15/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/rnn_cell.py#L2738-L2816
multi rnn参数 怎么共享
import tensorflow as tf;import numpy as np;X = tf.random_normal(shape=[3,5,6], dtype=tf.float32)X = tf.reshape(X, [-1, 5, 6])cellcell = tf.nn...
对于LSTM实践问题的疑问 - 编程语言 - CSDN问答
model.add(GRU(hidden_units, input_shape=(max_len, num_features))) 通过以上方法,可以在一定程度上解决LSTM中的梯度消失和梯度爆炸问题,提高模型的训练稳定性和性能。 展开全部 ...from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # 生成训练数据 text = "Hello, how are you today? I am fine, thank you."...
decoder模块的代码问题 - 人工智能 - CSDN问答
sequence_len)# attention_combine - inputs - (decoder_inputs, attention * encoder_outputs)self.decoder_rnn_cell = nn.LSTMCell(input_...
简说Seq2Seq原理及实现
编码过程：输入序列的词向量v_i与上一时刻隐状态h_{i-1}通过RNN单元（如LSTM/GRU）计算当前隐状态h_i = f(v_i, h_{i-1})。最终.....
人工智能起源 - 长短期记忆网络
易于实现：原理简单，开源库（如TensorFlow、PyTorch）支持快速部署。缺点计算复杂度高：结构复杂导致计算量大，大规模数据处理效率低。训练时间长：深层网络中训练耗时较长。...
tensorflow2.0啥时候出书?如何学习tensorflow2.0...
tf.keras是Tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习 ...keras.layers.GRU(units,activation='tanh',return_sequences=False,return_state=False)return_sequences:布尔值。是返回输出序列中的最后一个...
LSTM,GRU之类的RNN可以GPU计算/加速吗?
第二种方法，正确使用 CudnnCompatibleLSTMCell 如果是老的 tensorflow 版本，就可能没有完整的 tf.keras 支持了。这时候应该怎么办呢？其实，...