08 2020 档案
摘要：一、概述： GRU(Gate Recurrent Unit)是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门
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摘要：概述：StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold X=np.ar
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摘要：本文通过让LSTM学习字母表，来预测下一个字母，详细的请参考： https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80493341 https://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-r
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