循環神經網絡學習研究（二）-代碼
上一講博客主要對RNN的理論做了介紹，如果想看詳細的RNN推導過程以及一些變種，如:LSTM、GRU等，可以給博主留言。下面基於mnist數據集，採用RNN建模和仿真，發現RNN對於時序模型的強大建模能力，迭代20次就已經達到96準確率。下面直接上代碼，有不懂的問題，可以留言。 #-*- coding:utf-8 -*-
#author : zhangwei
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