RNN、LSTM、GRU
一、什么是循环神经网络： 循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。 RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用 ...
原文：TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM
RNN Recurrent Neural Networks，循环神经网络 是一种具有短期记忆能力的神经网络模型，可以处理任意长度的序列，在自然语言处理中的应用非常广泛，比如机器翻译 文本生成 问答系统 文本分类等。 但由于梯度爆炸或梯度消失，RNN存在长期依赖问题，难以建立长距离的依赖关系，于是引入了门控机制来控制信息的累积速度，包括有选择地加入新信息，并有选择地遗忘之前积累的信息。比较经典的基于 ...
2019-04-29 15:31 0 7299 推荐指数：
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RNN、lstm、gru详解
一、RNN RNN结构： RNN的结构是由一个输入层、隐藏层、输出层组成： 将RNN的结构按照时间序列展开 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是同一个值，只是按着时刻称呼不一样而已，对应的W和V也是一样。 对应的前向传播公式和对应的每个时刻 ...
RNN、lstm和GRU推导
RNN：（Recurrent Neural Networks）循环神经网络 第t">t层神经元的输入，除了其自身的输入xt">xt，还包括上一层神经元的隐含层输出st−1">st−1 每一层的参数U,W,V都是共享的 lstm：长短 ...
RNN - LSTM - GRU
循环神经网络 (Recurrent Neural Network，RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络，因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念，以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题，再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU ...
RNN & GRU & LSTM 区别与联系
这里讲一下RNN（又称“valina RNN”）&GRU&LSTM三者的具体结构以及之间的联系。 1、RNN 在基本的RNN中（valina RNN），输出和隐状态相同； 2、GRU 加入了reset门和update门，前者用于确定前一步的隐状态有多少可以输入当前 ...
RNN，LSTM，GRU简单图解：
一篇经典的讲解RNN的，大部分网络图都来源于此：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一层每一时刻的输入输出：https://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html ...
LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
；另一种则是设计更加精密的recurrent unit，如LSTM，GRU。而本文的重点是比较LSTM，G ...
RNN-LSTM-GRU-BIRNN
https://blog.csdn.net/wangyangzhizhou/article/details/76651116 共三篇 RNN的模型展开后多个时刻隐层互相连接，而所有循环神经网络都有一个重复的网络模块，RNN的重复网络模块很简单，如下下图，比如只有一个tanh层 ...