机器学习（ML）九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络
门控循环单元（GRU） 循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 门控循环神经网络（gated ...
原文：循环神经网络之LSTM和GRU
看了一些LSTM的博客，都推荐看colah写的博客 Understanding LSTM Networks 来学习LSTM，我也找来看了，写得还是比较好懂的，它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍，清晰地展示了整个流程，不足之处就是那个语言模型的例子不知道到底在表达什么。 But 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好 我又要开始推荐这本免费的书了： 神经网络与深度学习 。这本书第六章循环神经网络的 ...
2019-04-14 22:33 0 2570 推荐指数：
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