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：Naive RNN vs LSTM vs GRU、attention基础
原文地址：https: www.jianshu.com p b f b b b 一 Recurrent Neural Network 二 Naive RNN Naive RNN更新参数时易出现梯度消失 爆炸的问题。 三 LSTM peephole Naive RNN vs LSTM 记忆更新部分的操作，Naive RNN为乘法，LSTM为加法。因此LSTM能记得更久些。 记 delta c t f ...
2019-05-03 11:55 0 565 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 ...