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RNN,GRU和LSTM的简单实现

ai摘要本文介绍了使用循环神经网络(GRU)实现简单序列预测的过程。作者通过一个hello到olhol的转换案例,详细说明了数据预处理、网络架构设计和训练流程。关键步骤包括:1)将4个字母进行10维嵌入编码;2)构建包含嵌入层和GRU层的网络;3)采用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。文章分享了从数据维度转换到网络参数设置的具体实现,并提供了完整的代码示例。该案例仅需约90个epoch即可准

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