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【进阶篇】单双层RNN API对比介绍

对比介绍 编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例,用多对效果完全相同的、分别使用单双层RNN作为网络配置的模型,来讲解如何使用双层RNN...本文中所有的例子,都只是介绍双层RNN的API接口,并不是使用双层RNN解决实际的问题。如果想要了解双层RNN在具体问题中的使用,请参考algo_hrnn_demo。...即在双层序列的原始数据中,每一组内的所有句子和labels。 sentences是双层时间序列的数据。...从输入数据上看,单双层序列的句子是一样的,只是双层序列将其又做了子序列划分。...示例3的配置分别为单层不等长RNN和双层不等长RNN。示例3对于单层RNN和双层RNN数据完全相同。

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【文本分类】基于双层序列的文本分类模型

本周推文目录如下: 周一:【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二:【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三:【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四:【排序学习】 基于...02 基于双层序列的文本分类 本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入(通常能达到段落或者篇章)组织为双层序列,完成对长文本的分类任务 |1.模型介绍 我们将一段文本看成句子的序列,而每个句子又是词语的序列...基于双层序列的文本分类模型 PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 network_conf.py。...对双层时间序列的处理,需要先将双层时间序列数据变换成单层时间序列数据,再对每一个单层时间序列进行处理。...在 PaddlePaddle 中 ,recurrent_group 是帮助我们构建处理双层序列的层次化模型的主要工具。这里,我们使用两个嵌套的 recurrent_group 。

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基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络

1 前言 基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中,都会用到 LSTM层,主要参数如下: LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units...input_feature是输入特征维数 return_sequences: 取值为True,表示每个时间步的值都返回;取值为False,表示只返回最后一个时间步的取值 本文以MNIST手写数字分类为例,讲解双层...笔者工作空间如下: 代码资源见–> 双隐层LSTM和双向LSTM 2 双层LSTM网络 双层LSTM网络结构 DoubleLSTM.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist...mnist.test.images.reshape(-1,28,28),mnist.test.labels return train_x,train_y,valid_x,valid_y,test_x,test_y #双层...0.06457789749838412 - test_acc: 0.9795000076293945 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/149940.html

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