从RNN到Sequence2Sequence(二） LSTM
前言：由于梯度消失的存在，在实际应用中，RNN很难处理长距离的依赖。RNN的一种改进版本：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)。 LSTM就是用来解决RNN中梯度消失问题的。 怎么解决的呢？ LSTM增加了一个可以相隔多个timesteps ...
原文：Sequence-to-Sequence 论文精读（多层LSTM）
机器翻译： 相关方法： 通过RNN生成序列 Encoder：普通的LSTM，将一句话映射成一个向量C Decoder：对于隐藏层： 对于输出层： 二 Encoder：单层双向的LSTM Decoder：对于输出： 对于Ci： 创新点： Encoder和Decoder中的LSTM不一样 使用了 层深的LSTM 提高性能 输入逆序 为什么 使源语言第一个词和目标语言第一个词足够近，这样能保证保留更多信 ...
2019-12-04 16:32 0 444 推荐指数：
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