【Tensorflow+自然语言处理+RNN】实现中文译英文的智能聊天机器人实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、序列-序列机制概述Seq2Seq 是一个 Encoder-Decoder 结构的神经网络，它的输入是一个序列(Sequence)，输出也是一个序列(Sequence)。在 Encoder 中，将可变长度的序列转变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量转换为可变长度的目标的信号序列。序列-序列的基本模型包括三个部分，即编码....
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” 为主题，旨在探索人工智能技术在气象和海洋领域的应用。 本赛题的背景是厄尔尼诺 - 南方...
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深度学习框架哪家强？MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取
原文链接： mp.weixin.qq.com深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。测试详情更新在Ilia....
DL之CNN：基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别
输出结果后期更新……实现代码后期更新……image_ocr代码：DL之CNN：利用CNN(keras, CTC loss, {image_ocr})算法实现OCR光学字符识别https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90239954#DL之CNN：基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别#....
CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 实现
使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: https://arxiv.org/abs/1408.5882 还可以去读dennybritz大牛的博客： http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 以及字符级CNN的论文： h.....
TensorFlow系列专题（十一）：RNN的应用及注意力模型
目录： ● 循环神经网络的应用 ● 文本分类 ● 序列标注 ● 机器翻译 ● Attention-based model ● RNN系列总结 ●&n...
TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题
一、 常用的循环神经网络结构 前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。 1. 多层循环神经网络 多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构，它的结构也很简单，就是在基本的循环神经网络的基础上增加了隐藏层的数量。 图1 多层循环神经网络结构 多层循环神经网络按时间展开后，每一层的参数和基本的循环神经网络结构一样，参数共享，而不同层的参数则一.....
TensorFlow系列专题（八）：七步带你实现RNN循环神经网络小示例
在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题，看一看RNN究竟能达到什么样的效果，具体又是如何实现的。 在这个演示项目里，我们使用随机生成的方式生成一个数据集（由0和1组成的二进制序列），然后人为的增加一些数据间的关系。最后我们把这个数据集放进RNN里，让RNN去学习其中的关系，实现二进制....
TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络
目录： ● 前言 ● RNN知识结构 ● 简单循环神经网络 ● RNN的基本结构 ● RNN的运算过程和参数更新 ● RNN的前向运算 ●&...
使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型
专栏介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。 本专栏将推出一系列技术文章，从框架的概念、使用上对比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid....
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