LSTM和双向LSTM原理讲解
原文链接：http://www.keraschina.com/keras_lstm/ 一、RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很少，但对优化过程影响很大)的问题。对于梯度 ...
原文：双向LSTM
.理论 双向循环神经网络 BRNN 的基本思想是提出每一个训练序列向前和向后分别是两个循环神经网络 RNN ，而且这两个都连接着一个输出层。 这个结构提供给输出层输入序列中每一个点的完整的过去和未来的上下文信息 六个独特的权值在每一个时步被重复的利用，六个权值分别对应：输入到向前和向后隐含层 w , w ，隐含层到隐含层自己 w , w ，向前和向后隐含层到输出层 w , w 值得注意的是：向前 ...
2018-12-05 14:51 0 3902 推荐指数：
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