循环神经网络RNN+LSTM+GRU

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2018-05-26 02:23:03

循环神经网络RNN+LSTM+GRU
第一章:RNN
第一节RNN与序列问题
第二章:LSTM
第一节LSTM详解
第三章:GUR
第一节GUR讲解
第二节TensorFlow实现RNN
第三节代码详解

王而川
乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
相关链接：https://edu.csdn.net/course/detail/8262?utm_source=edu_bbs_autocreate

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深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大部分，机器学习神经网络RNN教程、LSTM、GRU。

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使用RNN、LSTM、GRU三种神经网络模型进行文本分类，效果不错，附上详细代码及数据

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