通俗易懂--循环神经网络(RNN)的网络结构！(TensorFlow实现)
1. 什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network ...
原文：深度学习原理：循环神经网络RNN和LSTM网络结构、结构变体(peephole,GRU)、前向传播公式以及TF实现简单解析
循环神经网络背景这里先不介绍了。本文暂时先记录RNN和LSTM的原理。 首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的，然后每个时间步展开。 RNN的cell比较简单，我们用Xt表示t时刻cell的输入，Ct表示t时刻cell的状态，ht表示t时刻的输出 输出和状态在RNN里是一样的 。 那么其前向传播的公式也很简单： h t C t h t ,X t W b 其中 , 表示concat。W和b分别为 ...
2019-01-17 18:15 0 1305 推荐指数：
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