机器学习与Tensorflow（5）——循环神经网络、长短时记忆网络
1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段 ...
原文：循环神经网络rnn与长短时记忆神经网络简述（07-2）
通俗理解rnn和lstm区别 RNN 循环神经网络主要适合处理有连续特征的数据 序列数据 ，比如语音 文本等 对于自然语言处理来讲，通常我们会首先对一段话进行分词，将分好后的词 X ,X ,X ...X t 依次输入其中，前面的每个词经过rnn中的A 类似于bp神经网络结构 后，都会对A产生影响，从而对后面词的输出产生影响，来完成对一整段连续数据的处理，例如机器翻译，输出这段文本的分类等。 rnn ...
2020-03-15 17:39 0 867 推荐指数：
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