RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。 1. RNN RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列 ...
原文：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 amp x st 每一层的参数U,W,V都是共享的 lstm：长短时记忆网络，是一种改进后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理的长距离依赖问题。 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。再增加一个状态，即c ...
2020-04-05 19:34 0 624 推荐指数：
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