tensorflow 基础学习十一：LSTM（long-short term memory）
循环神经网络可以更好的利用传统神经网络结构所不能建模的信息，但同时也会出现——长期依赖问题（long-term dependencies） 例如，当前时刻的预测值要依赖之间时刻的信息，当两个时间间隔较短时，RNN可以比较容易地利用先前时刻信息。但当这两个时间间隔不断变长时，简单的循环 ...
原文：深度学习面试题37：LSTM Networks原理(Long Short Term Memory networks)
目录 LSTMs网络架构 LSTM的核心思想 遗忘门 Forget gate 输入门 Input gate 输出门 Output gate LSTMs是如何解决长程依赖问题的 Peephole是啥 多层LSTM 参考资料 长短期记忆网络通常称为LSTMs，是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系。他们是由Hochreiter 等人在 年提出的，在之后的工作中又被很多人精炼和推广。它们对各种各样的问 ...
2020-07-14 23:47 0 1145 推荐指数：
相关推荐
LSTM网络（Long Short-Term Memory ）
本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法（Multi-Layer Perceptron） 与 2. 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP ...
[译] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 网络
本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑 ...
LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络
，随着时间间隔不断增大，RNN网络会丧失学习到很远的信息能力，也就是说记忆容量是有限的。例如，对于阅读 ...
Long short-term memory(LSTM)数学推导
本文是根据以下三篇文章整理的LSTM推导过程，公式都源于文章，只是一些比较概念性的东西，要coding的话还要自己去吃透以下文章。 前向传播： 1、计算三个gate（in, out, forget）的输入和cell的输入： \begin{align}{z_{i{n_j ...
深度学习面试题36：RNN与长程依赖关系(Long-Term Dependencies)
目录 长程依赖关系的解释 为什么传统RNN不能解决长程依赖问题 如何解决长程依赖问题 参考资料 长程依赖关系的解释 ...
论文翻译：2018_LSTM剪枝_Learning intrinsic sparse structures within long short-term memory
within long short-term memory[C]. nternational Conf ...
Long-Short Memory Network(LSTM长短期记忆网络)
自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看，具有全局记忆能力，因为T时刻，递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题，T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0。 从Long-Term退化至Short-Term。 尽管ReLU能够 ...