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查询Tags标签： 隐层，共有 6条记录-
神经网络
1、多层感知机 原理：多次重复线性回归的加权求和过程（中间的计算结果称为隐单元，隐单元构成隐层），计算完每个隐单元的加权求和之后，对结果应用一个非线性函数。再将这个函数结果用于加权求和得出y矫正非线性（relu） 正切双曲线（tanh）sklearn.neural_network.MLPC…
2022/4/23 23:17:27 人评论 次浏览 -
深度学习-词嵌入
1、onehot 缺点：词之间没有关联，泛化性差 2、高维特征表示：每词由300维的特征表示，能够获取词之间的相似性关系。更好。 学习词嵌入，可以迁移学习，可以小样本 在训练集中找相似特征的进行归纳。 一般词嵌入，使用双向ＲＮＮ 词嵌入，找网上模型然后少量训练标记进…
2021/10/9 23:43:06 人评论 次浏览 -
深度学习-词嵌入
1、onehot 缺点：词之间没有关联，泛化性差 2、高维特征表示：每词由300维的特征表示，能够获取词之间的相似性关系。更好。 学习词嵌入，可以迁移学习，可以小样本 在训练集中找相似特征的进行归纳。 一般词嵌入，使用双向ＲＮＮ 词嵌入，找网上模型然后少量训练标记进…
2021/10/9 23:43:06 人评论 次浏览 -
【ELMAN预测】基于ELMAN动态递归神经网络实现数据预测matlab源码
一、Elman神经网络介绍 1.特点Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，增强了网络的全局稳定性，它比前馈型神经网络具有更强的计算…
2021/7/25 17:37:14 人评论 次浏览 -
【ELMAN预测】基于ELMAN动态递归神经网络实现数据预测matlab源码
一、Elman神经网络介绍 1.特点Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，增强了网络的全局稳定性，它比前馈型神经网络具有更强的计算…
2021/7/25 17:37:14 人评论 次浏览 -
RNN，LSTM与GRU
1.语言模型 语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为 m 的词汇序列 {w1,…,wm} 的联合概率被表示为 P(w1,…,wm) 。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇 wi 的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率 P(w1,…
2021/5/7 18:28:45 人评论 次浏览
