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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
Easter79
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Tensorflow应用之LSTM
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LSTM之父,被图灵奖遗忘的大神
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Stella981
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Keras实践笔记7——简易长短记忆网络LSTM
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60分钟视频带你掌握NLP BERT理论与实战
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深度学习——如何用LSTM进行文本分类
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京东云开发者|提高IT运维效率,深度解读京东云AIOps落地实践
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测,快速发现线上业务问题时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题,尤其是在IT行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测,而是通过深度学习提出了一种无阈值方法:基于LSTM网络的基线(一
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一种面向混合云平台基于LSTM预测模型的资源池配额方法。
基于用户的历史配额申请情况和实际资源使用情况组成数据集搭建LSTM时序预测模型。当前用户提出资源配额申请时,基于该用户的历史资源实际使用情况结合LSTM模型来预测该次配额申请的实际使用量来动态调整实际分配给用户的配额量从而减少资源滥用的可能性。
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