本文主要介紹迴圈神經網路的高階用法。
本節將介紹三種用於改善迴圈神經網路的效能和泛化能力的高階技術。
* *recurrent dropout 遞迴丟失*，一種特定的內建方法，可以使用丟失來對抗**層中的過度擬合。
* *stacking recurrent layers 堆疊迴圈層*，以增加網路的代表性能力（以更高的計算負荷為代價）。
* *bidirectional recurrent layers 雙向迴圈層*，以不同方式向迴圈網路提供相同的資訊，提高準確性並減少遺忘問題。
溫度**問題
將展示關於天氣預報問題的所有三個概念，我們可以訪問建築物屋頂上安裝的感測器的時間序列資料點，例如溫度，氣壓和濕度，用它來**收集最後乙個資料點後24小時的溫度。這是乙個相當具有挑戰性的問題，它體現了使用時間序列時遇到的許多常見困難。
下面是示例**：
# coding: utf-8
# in[3]:
import os
fname = 'jena
on 的高階用法
針對自己處理機制中，不僅有on方法，還有根據on演變出來的live方法 1.7後去掉了 delegate方法等等。這些方法的底層實現部分 還是on方法，這是利用了on的另乙個事件機制委託的機制衍變而來的 委託機制 on events selector data handler eventobject...
python高階用法 Python高階用法
python高階用法 三元表示式 x 10 y 20 print x if x y else y x 100 y 20 print x if x y else y 列表推導式和生成器 列表推導式 print i for i in range 10 print i 2 for i in range 1...
sscanf的高階用法
sscanf的高階用法 printf或者sprintf一定是任何乙個c程式設計師最常見到的函式，與sprintf的作用相反，sscanf通常被用來解析並轉換字串，其格式定義靈活多變，可以實現很強大的字串解析功能。sscanf的原型很簡單，定義如下 include int sscanf const c...