长短时记忆网络(LSTM)
长短时记忆网络 循环神经网络很难训练的原因导致它的实际应用中很处理长距离的依赖。本文将介绍改进后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)， 原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。那么如果我们再增加一个 ...
原文：RNN学习笔记（一）：长短时记忆网络（LSTM）
一 前言 在图像处理领域，卷积神经网络 Convolution Nerual Network，CNN 凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据 语音 文本等 。 时序数据往往包含以下特性： 输入的序列数据长 ...
2020-03-08 21:16 0 942 推荐指数：
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