作者归档 | Jason Brownlee

CNN LSTM 循环神经网络的温和介绍，附带 Python 代码示例。像图像这样的具有空间结构的输入，很难用标准的 Vanilla LSTM 进行建模。CNN 长短期记忆网络（简称 CNN LSTM）是一种 LSTM 架构，专门为具有空间输入（如图像或视频）的序列预测问题而设计。 […]

关于堆叠 LSTM 的温和介绍，附带 Python 代码示例。原始的 LSTM 模型由一个隐藏的 LSTM 层组成，后面是一个标准的前馈输出层。堆叠 LSTM 是对该模型的扩展，它有多个隐藏的 LSTM 层，每个层包含多个内存单元。在这篇文章中， […]

长短期记忆（LSTM）循环神经网络是目前最有趣的深度学习类型之一。它们已被用于在复杂的领域中取得世界一流的成果，如语言翻译、自动图像字幕和文本生成。LSTM 与多层感知机和卷积神经网络不同之处在于它们 […]

长短期记忆（LSTM）循环神经网络是一种强大的深度学习类型，适用于序列预测问题。使用 LSTM 可能令人担忧的是，模型的复杂性是否提高了模型的技能，或者实际上是否导致比简单模型更低的技能。在这篇文章中，您 […]