图像标注 python实现-LSTM篇
上一篇文章介绍了RNN的工作原理和在图像标注上的应用，这篇介绍RNN的变体LSTM。 要知道为什么会出现LSTM，首先来看RNN存在什么问题。RNN由于激活函数和本身结构的问题，存在梯度消失的现象，导致 （1）网络结构不能太深，不然深层网络的梯度可以基本忽略，没有起到什么作用，白白增加训练时间 ...
原文：图像标注 python实现-普通RNN篇
RNN介绍 神经网络包含输入层 隐层 输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接。激活函数是事先确定好的，那么神经网络模型通过训练 学 到的东西就蕴含在 权值 中。 RNN与普通神经网络最大的不同就是建立了时序和状态的概念，即某个时刻的输出依赖与前一个状态和当前的输入，所以RNN可以用于处理序列数据。 展开之后 箭头上的字母代表权重矩阵，也就是不同层之间的连接。x代表输入序列，h代表状态 ...
2018-08-31 00:01 2 1668 推荐指数：
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