LSTM网络（Long Short-Term Memory ）
本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法（Multi-Layer Perceptron） 与 2. 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） RNN 有一个致命 ...
原文：Long short-term memory(LSTM)数学推导
本文是根据以下三篇文章整理的LSTM推导过程，公式都源于文章，只是一些比较概念性的东西，要coding的话还要自己去吃透以下文章。 前向传播： 计算三个gate in, out, forget 的输入和cell的输入： begin align z i n j t sum limits m w i n j m y m t sum limits v S j w i n j c j v S c j v ...
2015-06-03 17:26 0 5951 推荐指数：
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[译] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络
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LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络
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within long short-term memory[C]. nternational Conf ...
tensorflow 基础学习十一：LSTM（long-short term memory）
循环神经网络可以更好的利用传统神经网络结构所不能建模的信息，但同时也会出现——长期依赖问题（long-term dependencies） 例如，当前时刻的预测值要依赖之间时刻的信息，当两个时间间隔较短时，RNN可以比较容易地利用先前时刻信息。但当这两个时间间隔不断变长时，简单的循环 ...
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Long-Short Memory Network(LSTM长短期记忆网络)
自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看，具有全局记忆能力，因为T时刻，递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。 从Long-Term退化至Short-Term。 尽管ReLU能够 ...
短时程突触可塑性（short-term synaptic plasticity）
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