序列数据和文本的深度学习
序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法:理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器:识别推文或评论的情感,对新闻文章
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简单理解LSTM神经网络
简单理解LSTM神经网络https://blog.csdn.net/shijing\_0214/article/details/52081301(https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/52081301)递归神经网络在传统神经网络中,模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于
Stella981 Stella981
3年前
DeepLearning.ai学习笔记汇总
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Python数据科学:神经网络
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使用深度学习进行图像分类
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文本的深度学习
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小小低头哥 小小低头哥
2年前
MATLAB (n,k,m)卷积码原理及仿真代码(你值得拥有)
卷积码原理介绍1.基本概念首先卷积码是一种纠错码,让我们先从大格局出发,去认识卷积码。如图1所示!图1纠错码的各种类型(https://imgblog.csdnimg.cn/22ee27e8c4d04aeaa3b005ed0c