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在 Tensorflow 中混合前馈层和循环层?
有人能够在 Tensorflow 中混合前馈层和循环层吗 例如 输入 gt 转换 gt GRU gt 线性 gt 输出 我可以想象一个人可以用前馈层定义自己的单元 并且没有状态 然后可以使用 MultiRNNCell 函数进行堆叠 如下所示
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tensorflow
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Tensorflow中GRU单元的解释?
以下是 Tensorflow 的代码GRUCell单元显示了当先前的隐藏状态与序列中的当前输入一起提供时获得更新的隐藏状态的典型操作 def call self inputs state scope None Gated recurrent
neuralnetwork
tensorflow
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Tensorflow RNN 输入大小
我正在尝试使用张量流创建循环神经网络 我的代码是这样的 import tensorflow as tf rnn cell tf nn rnn cell GRUCell 3 inputs tf constant 0 1 dtype tf fl
tensorflow
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股票预测:GRU 模型预测相同的给定值而不是未来的股票价格
i was just testing this model from kaggle post this model suppose to predict 1 day ahead from given set of last stocks A
machinelearning
Keras
TimeSeries
LSTM
gatedrecurrentunit
在pytorch中重置神经网络的参数
我有一个具有以下结构的神经网络 class myNetwork nn Module def init self super myNetwork self init self bigru nn GRU input size 2 hidden
python3x
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Pytorch
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