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 ...
原文：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 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。 只能形成短期记忆，不能形成长期记忆。 因为梯度逐层减少，只有比较临近的层梯度才会相差不多，所以对临近的信息记 ...
2018-09-01 23:48 0 2789 推荐指数：
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