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ShowBL > 【RNN/LSTM/GRU】史上最详细循环神经网络讲解!循环神经网络RNN与LSTM知识讲解与实战-Pytorch/深度学习实战/神经网络模型/神经网络原理
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【RNN/LSTM/GRU】史上最详细循环神经网络讲解!循环神经网络RNN与LSTM知识讲解与实战-Pytorch/深度学习实战/神经网络模型/神经网络原理 - 5-多序列预测结果

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简介:
视频选集
神经网络介绍

神经网络介绍

01_循环神经网络背景介绍

01_循环神经网络背景介绍

02_循环神经网络结构原理

02_循环神经网络结构原理

03_词的表示与矩阵形状运算

03_词的表示与矩阵形状运算

04_交叉熵损失计算

04_交叉熵损失计算

05_时间反向传播算法

05_时间反向传播算法

06_梯度消失、案例介绍

06_梯度消失、案例介绍

07_手写RNN案例:单个cell前向传播

07_手写RNN案例:单个cell前向传播

08_手写RNN案例:所有cell的前向传播

08_手写RNN案例:所有cell的前向传播

09_手写RNN案例:单个cell的反向传播

09_手写RNN案例:单个cell的反向传播

10_手写RNN案例:所有cell的反向传播

10_手写RNN案例:所有cell的反向传播

11_案例总结

11_案例总结

12_GRU与LSTM介绍

12_GRU与LSTM介绍

【第二章LSTM】1-时间序列模型

【第二章LSTM】1-时间序列模型

2-网络结构与参数定义

2-网络结构与参数定义

3-构建LSTM模型

3-构建LSTM模型

4-训练模型与效果展示

4-训练模型与效果展示

5-多序列预测结果

5-多序列预测结果

6-股票数据预测

6-股票数据预测

7-数据预处理

7-数据预处理

8-预测结果展示

8-预测结果展示

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