无论是研究方向是 AI 方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够掌握这项技能…

本文正在参加 人工智能创作者扶持计划 我们来做个 TensorFlow 的快速入门模型分享。这次的学习目标就是模型构建的一些相关 API。

1 前言 基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下： units：隐藏层神经元个数 input_shape=(time_step, input_feat

本人也只是正在刚学习，如有不对欢迎指出，本文章仅做笔记记录，不作为学习参考！！！欢迎前辈们的指导。 在实验中，定义一个名为series_to_supervised() 函数，该函数采用单变量或多变量时间序列并将其构建为监督学习数据集。将处理后的数据集划分为训练集和测试集。本实验将...

作者|PraneetBomma编译|VK来源|https://towardsdatascience.com/visualising-lstm-activations-in-keras-b50206da

全文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 与回归预测建模不同，时间

时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。递归神经网络（RNN）已被证明可以有效解决序列问题。特别地，作为RNN的变体的长期短期记忆网络（LSTM）当前正在各种领域中用于解决序列问题。一对一：其中有一个输...

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 在上一篇笔记中，了解了可以使用各种编码的方式对一句文本进行编码为一个特征向量，处理的方法可以有词频处理，权重处理或者是哈希编码处理等等。那么有了特

LSTM 的基本单元Cell 图中看起来是三个cell，其实是一个cell在不同时刻上的拼接，也就是说其实是一个cell在不同时刻的状态。我们就以中间那个cell为例进行说明吧。 其中，四个黄色的小矩