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来自专栏caoqi95的记录日志
RNN in TensorFlow Tutorial - Part 1 - from R2RT
而当 Xt-3 1时，Y 为1的概率要加上50%，变为100%；当 Xt-8 为1时，Y 为1的概率要减去25%，变为25%；如果 Xt-3 和 Xt-8 同时为1，则 Y 为1的概率为50%+50%- 25%=75% 因此会分别在 Xt-3 和 Xt-8 这两处有依赖关系。这个数据非常简单，我们可以根据是否学习依赖关系来计算训练 RNN 的期望交叉熵损失：当网络没有学习任何依赖关系：那么它将正确地分配概率为62.5%，交叉熵的损失大概为0.66 当网络只学习到 Xt-3
71620发布于 2019-03-27
来自专栏AI研习社
按照这几个步骤操作，不实现 RNN 都难！
数据集首先我们看一下实验数据的构造：输入数据X：在时间t，Xt的值有50%的概率为1，50%的概率为0；输出数据Y：在实践t，Yt的值有50%的概率为1，50%的概率为0，除此之外，如果`Xt- 如果RNN学习到第一条依赖关系，即Xt-3为1时Yt一定为1。
61170发布于 2018-03-29
来自专栏磐创AI技术团队的专栏
测试时间序列的40个问题
2017年2月的3个月移动平均线是多少A)300 B) 350 C) 400 D)需要更多的信息解决方案:(A) X' = (xt-3 + xt-2 + xt-1) /3 (200+300+400)/
1.7K20发布于 2020-07-10