RNN及双向RNN原理
原文地址：http://www.keraschina.com/keras_rnn/ 一、RNN网络结构及原理讲解 RNN的网络结构如下图： Xi代表输入第i时刻输入，hi代表第i时刻记忆，yi代表第i时刻输出，U，V，W为相应权重矩阵。 图中左侧是未展开RNN模型，在模型中间 ...
原文：双向 RNN
.基本理论 双向 RNN 结合时间上从序列起点开始移动的 RNN 和另一个时间上从序列末尾开始移动的 RNN .逻辑图 其中 h t 代表通过时间向前移动的子 RNN 的状态，g t 代表通过时间向后移动的子 RNN 的状态 允许输出单元 o t 能够计算同时依赖于过去和未来且对时刻 t 的输入值最敏感的表示，而不必指定 t 周围固定大小的窗口 ...
2018-12-04 17:05 0 917 推荐指数：
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