Recurrent Neural Network 学习笔记【二】RNN-LSTM
理论上讲，只要足够大的RNN结构就能去生成任意复杂的序列结构。 但是在实际上，标准的RNN并不能有效的长期保存信息（这是由于类似HMM的结构，每次每个节点的信息如果始终经过同样的变换，那么会要么指数爆炸要么指数衰减，很快信息就会丢失）。也是由于它这个“健忘”的特点，这种RNN生成的序列很容易缺乏 ...
原文：Recurrent Neural Network[Quasi RNN]
.背景 RNN模型，特别是包含着门控制的如LSTM等模型，近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题，还能通过多层堆叠来增加网络的深度，提升表征能力和提升准确度。然而，标准的RNN 包括LSTM 受限于无法处理那些具有非常长的序列问题，例如文档分类或者字符级别的机器翻译 同样的，其也无法并行化的计算特征或者说，也无法同时针对文档不同部分状态进行计算。 CNN模型 ...
2017-11-11 13:41 1 2464 推荐指数：
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