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tensorflow实例:实现word2vec语言模型

本文算是对上一篇博文大白话讲解word2vec到底在做些什么基于tensorflow的技术实现吧。

2017-04-08 23:41:06

大白话讲解word2vec到底在做些什么

word2vec也叫word embeddings,中文名“词向量”,作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量(Dense Vector)。

2017-03-12 13:41:40

Tensorflow实例:利用LSTM预测股票每日最高价(二)

根据股票历史数据中的最低价、最高价、开盘价、收盘价、交易量、交易额、跌涨幅等因素,对下一日股票最高价进行预测。实验用到的数据长这个样子: label是标签y,也就是下一日的最高价。列C——I为输入特征。 本实例用前5800个数据做训练数据。单因素输入特征及RNN、LSTM的介绍请戳上一篇 Tensorflow实例:利用LSTM预测股票每日最高价(一)导入包及声明常量import pandas a

2017-02-25 00:10:07

Tensorflow实例:利用LSTM预测股票每日最高价(一)

RNN与LSTM这一部分主要涉及循环神经网络的理论,讲的可能会比较简略。什么是RNNRNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单

2017-02-19 17:28:33

Tensorflow中变量保存与恢复

tensorflow.train.saver来保存和恢复变量

2017-02-14 13:28:21
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