activation: 要使用的激活函数 ，如果传入None，则不使用激活函数 。默认分段线性近似 sigmoid 。use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。如果为 True，初始化时，将忘记门的偏置加 1。将其设置为 True 同时还会强制bi

# Batch size : 批次(样本)数目。一次迭代所用的样本数目。Batch size 越大，所需的内存就越大。每一次迭代更新一次权重，每一次权重更新需要 Batch size 个数据进行 Forward 运算，再进行 BP 运算。# Epoch :

常用的LSTM，或是双向LSTM，输出的结果通常是以下两个：1） outputs，包括所有节点的hidden2） 末节点的state，包括末节点的hidden和cell大部分任务有这些就足够了，state是随着节点间信息的传递依次变化并容纳更多信息，所以通

在数据集中，最长序列的长度是137。　　在本研究中，我们将重点关注一个包含100个LSTM单元的单一隐藏层架构。然而，这一想法由于以下五个主要原因而失败:　　来自位置跟踪器的信号不足以完全重建手的运动。　　手势在跟踪器和真实空间中的表现明显不同。　　为了使

我演示了如何将深度学习用于古代DNA，单细胞生物学，OMICs数据集成，临床诊断和显微镜成像。在之前的文章《尼安德特人基因的深度学习》中，我强调了深度学习和自然语言处理对于古代基因组学的巨大潜力， 并演示了如何实际开始使用它来推断现代人类基因组中尼安德特人

本次比赛将使用LSTM模型来预测招商银行三天后的收盘价，也就是利用5月10日前的数据，来预测5月15日的收盘价。然后小组讨论后，是否就采用这个基本模型为核心，开展算法升级，得到一致同意后，于是确定了LSTM算法为核心算法，并做再次开发。LSTM模型之所有能

# 利用词嵌入矩阵将输入的数据中的词转换成词向量，维度[batch_size, sequence_length, embedding_size]. # outputs是一个元祖，其中两个元素的维度都是[batch_size, max_time, hidde

KNN找到k个最近邻，利用它们的标签进行预测。例如，下面的黑点应该通过简单多数投票被分类为蓝色。有不同的指标来衡量距离。最常见的是欧氏距离。通常，如果我们在进行预测时增加k的数量，则偏差会增加，而方差降低。对质心进行重新估计，对数据点进行重新聚类。使用中位

首先，让机器自动做诗，就需要运用自然语言处理的手段，让机器能够学会理解“诗句”，进而做出我们需要的诗句。我们用到了深度学习中的长短期记忆网络。有点晕，不要急，我们后面会用白话给大家解释。LSTM是循环神经网络的一种变形，RNN能够很好的解决自然语言处理的任

例如，一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com，如果我们的进程尝试其它建立连接，那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒。域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接，但对于不断更新的DGA算法并不奏效

LSTM 介绍序列化数据即每个样本和它之前的样本存在关联，前一数据和后一个数据有顺序关系。循环神经网络广泛应用在自然语言处理领域，今天我们带你从一个实际的例子出发，介绍循环神经网络一个重要的改进算法模型-LSTM。本文章不对LSTM的原理进行深入，想详细了

实验1 --- 基于 RNN 的 MNIST 手写字符识别实验工作流预处理 --- 卷积 --- 池化 --- 卷积 --- 池化 --- 全连接层 --- softmax --- 输出。根据参考资料, 这样做的效果之一是增加特征的鲁棒性，减小过拟合。池化

这些模型的问题在于，当给定一系列的数据时，它们表现的性能很差。序列数据的一个例子是音频的剪辑，其中包含一系列的人说过的话。前馈网络和CNN采用一个固定长度作为输入，但是，当你看这些句子的时候，并非所有的句子都有相同的长度。这就是序列模型和前馈模型的主要区别

循环神经网络是一类常用在序列数据上的人工神经网络。现在可以查到许多解释循环神经网络这一概念的图示。Michael 的精彩动画也给了我很大的启发，从中受益匪浅。*length of X—size/dimension of inputX的长度表示输入的大小，尺

你好，欢迎阅读长短期记忆网络和门控循环单元的图解文章。我是Michael，是AI语音助理领域的机器学习工程师。在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的原理出发。然后我将解释允许LSTM和GRU表现良好的内部机制。问题根源短期记忆递归神经网络具有短期记忆

本文主要对时间序列数据进行预测。我们将用Python构建三个不同的模型，并检查它们的结果。我们将使用的模型有ARIMA、LSTM和Facebook Prophet。通常，循环神经网络具有“短期记忆”，因为它们使用在当前神经网络中使用的持久先前信息。这意味着

真正掌握一种算法，最实际的方法，完全手写出来。LSTM特殊递归神经网络，神经元保存历史记忆，解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题。100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器。import copy, numpy

2017年对人工智能和加密货币来说是重要的一年, 我们见证了许多新的研究进展和突破。毋庸置疑，人工智能是当今甚至今后很长一段时间内最令人瞩目的技术之一。而加密货币在这一年中的热度之高是我所没有预料到的，这是加密货币的一波大牛市，投资加密货币的资回报率几近疯

摘要： 在2016年Google率先发布上线了机器翻译系统后，神经网络表现出的优异性能让人工智能专家趋之若鹜。本文将借助多个案例，来带领大家一同探究RNN和以LSTM为首的各类变种算法背后的工作原理。t时刻的状态ht，是由前一时刻的状态ht-1与Whh做矩

递归神经网络可存储记忆神经网络，LSTM是其中一种，在NLP领域应用效果不错。递归神经网络，时间递归神经网络，结构递归神经网络。两者训练属同一算法变体。RNN引入定向循环，神经元为节点组成有向环，可表达前后关联关系。RNN关键是隐藏层，隐藏层捕捉序列信息，