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RSS订阅原创 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
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原创 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
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原创 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
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原创 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
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空空如也
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