循环神经网络RNN与LSTM

王而川 2023-01-12 23:40:28

课程名称	适应人群
循环神经网络RNN与LSTM	深度学习入门

循环神经网络RNN与LSTM

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yuzerwen 2019-03-19

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课件比较丰富，讲解水平不行。一句话重复很多遍。

yuzerwen 2019-03-19

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课件比较丰富，讲解水平不行。一句话重复很多遍。

使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测：数据集： tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据： Date Time：时间（日期是日月年的格式） p (mbar)：大气压 T (degC)：气温 rh (%)：湿度使用循环神经网络（RNN/LSTM/GRU之一）完成下列功能：输入最近n个小时的气象数据，预测之后24小时的气象数据生成训练集和测试集：以2014年及以前的数据为训练集 2015年及以后的数据为测试集

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RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合

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。

Tensorflow_20.2_RNN_lstm_循环神经网络_(分类例子)_(神经网络_教学教程tutorial)

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