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文章 2022-07-26 来自：开发者社区

DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测

目录输出结果核心代码   输出结果数据集 tensorboard可视化 1. iter: 0 loss: 0.010328549 2. iter: 500 loss: 0.0044991444 3. iter: 1000 loss: 0.003714567 4. iter: 1500 loss: 0.0033356838 5. iter: 200....

DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
文章 2022-07-26 来自：开发者社区

TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

 目录输出结果LSTM代码   输出结果数据集   LSTM代码1. def LSTM(batch): 2. w_in=weights['in'] 3. b_in=biases['in'] 4. input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in 5. inp...

TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测

输出结果tensorboard可视化iter: 0 loss: 0.010328549iter: 500 loss: 0.0044991444iter: 1000 loss: 0.003714567iter: 1500 loss: 0.0033356838iter: 2000 loss: 0.003116763iter: 2500 loss: 0.0029606873iter: 3000 los....

DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

输出结果数据集LSTM代码def LSTM(batch):          w_in=weights['in']    b_in=biases['in']    input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in    input_rnn=tf.reshape(.....

TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TF之GD：基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%)

输出结果Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.Extracting data/fashion\train-images-idx3-ubyte.gzSuccessfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.Extracting data/f....

TF之GD：基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%)
文章 2022-02-17 来自：开发者社区

TF之LSTM：基于Tensorflow框架采用PTB数据集建立LSTM网络的自然语言建模

关于PTB数据集PTB （Penn Treebank Dataset）文本数据集是语言模型学习中目前最被广泛使用数据集。ptb.test.txt    #测试集数据文件ptb.train.txt   #训练集数据文件ptb.valid.txt   #验证集数据文件这三个数据文件中的数据已经经过了预处理，包含了10000 个不同的词语和语句结束标记符（在文本....

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