基于 LSTM 进行多类文本分类（ TensorFlow 2.0）
NLP 的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。RNNs 是文本和语音分析的理想选择。最常用的 RNNs 是 LSTM。来源：https...
![人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230607_83592c071f9241edb19dec6aabfa5f4e.png)
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 1.赛题简介 项目链接以及码源见文末 2021 “AI Earth” 人工智能创新挑战赛，以 “AI 助力精准气象和海洋预测”...
【自然语言NLP】TensorFlow使用LSTM实现文本匹配任务
在NLP自然语言处理领域，有时我们需要计算不同文本之间的相似度，将不同文本进行编码，然后处理成Embedding定长表示向量，然后使用LSTM进行输出文本表示，定义多个多输入源数据进行计算。句子1：我不爱吃剁椒鱼头，但是我爱吃鱼头句子2：我爱吃土豆，但是不爱吃地瓜同样使用...
【自然语言NLP】TensorFlow使用LSTM实现情感分析任务
自然语言情感分析众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；...
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: 0.003714...
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.matm...
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: 0.003...
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(inp...
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...
tensorflow LSTM时间序列预测问题?报错
#coding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') from matplotlib import pyplot as plt learn=tf.contrib...
更新时间 2023-08-11 19:05:38
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