从rnn到lstm，再到seq2seq（一）
rnn的的公式很简单： 对于每个时刻，输入上一个时刻的隐层s和这个时刻的文本x，然后输出这个时刻的隐层s。对于输出的隐层s 做个ws+b就是这个时刻的输出y。 rnn的实现： lstm只是网络结构上个对rnn进行改进，它同时增加一个单元叫做state状态 ...
原文：RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别 语音合成和自然语言处理等。 . RNN RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能 ...
2019-03-17 17:23 0 1241 推荐指数：
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seq2seq
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