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

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TF之LSTM:利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(matplotlib动态演示)—daiding

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目录输出结果代码设计    输出结果  代码设计1. import tensorflow as tf 2. import numpy as np 3. import matplotlib.pyplot as plt 4. 5. BATCH_...

DL之Attention-ED:基于TF NMT利用带有Attention的 ED模型训练、测试(中英文平行语料库)实现将英文翻译为中文的LSTM翻译模型过程全记录

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TF之LSTM:利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类

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TF之LSTM:利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(matplotlib动态演示)—daiding

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输出结果代码设计import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltBATCH_START = 0  TIME_STEPS = 20    BATCH_SIZE = 50 &nb...

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测试输出结果轻轻的我走了, 正如我轻轻的来; 我轻轻的招手, 作别...模型监控1、SCALARSclipped_gradient grad_norm train_loss dev_bleu  dev_ppl lr_1  test_bleu test_ppl  trai...

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设计思路实现代码 # -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnis...

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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:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)(二)

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TF之LSTM:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)(一)

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输出结果boston.data: (506, 13)[[6.3200e-03 1.8000e+01 2.3100e+00 0.0000e+00 5.3800e-01 6.5750e+00  6.5200e+01 4.0900e+00 1.0000e+00 2.9600e+02 1.5300...

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