吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之循环神经网络（RNN）（三）
1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端，从而引入各种变体RNN，主要讲述GRU与LSTM的工作原理。 事先声明，本人采用ng在课堂上所使用的符号系统，与某些学术文献上的命名有所不同，不过核心思想都是相同的。 2. 普通RNN的弊端 在NLP中，句子内部以及句子之间可能存在很长的依赖 ...
原文：吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之循环神经网络（RNN）（一）
RNN 首先思考这样一个问题：在处理序列学习问题时，为什么不使用标准的神经网络 建立多个隐藏层得到最终的输出 解决，而是提出了RNN这一新概念 标准神经网络如下图所示： 标准神经网络在解决序列问题时，存在两个问题： 难以解决每个训练样例子输入输出长度不同的情况，因为序列的长度代表着输入层 输出层的维度，不可能每训练一个样例就改变一次网络结构。 标准的神经网络不能共享从文本不同位置上学到的特征。举例 ...
2018-02-17 15:27 0 1892 推荐指数：
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