RNN
目录 1. 为什么需要RNN 2. LSTM的结构 3. LSTM网络 4. RNN 的评估 5. RNN的应用 6. Attention-based model 1. 为什么需要RNN？ 传统的神经网络，一个输入会对应一个输出，如果输入不变，那输出也不会变。如下，一个 ...
原文：RNN总结
RNN总结 循环神经网络 Recurrent Neural Network，RNN 是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN 就能够很好地解决这类问题。 RNN基本结构 这里： x为当前状态下数据的输入， h表示接收到的上一个节点的输入。 y为当前节点状态下的输出，而 h 为传递到下一个节点 ...
2020-07-28 16:18 0 870 推荐指数：
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RNN 一般神经网络隐层的计算是h=g(w * x)，其中g是激活函数，相比于一般神经网络，RNN需要考虑之前序列的信息，因此它的隐藏h的计算除了当前输入还要考虑上一个状态的隐藏，h=g(w*x+w'*h')，其中h'是上一次计算的隐层，可见信息传递是通过隐层完成的。 LSTM 有上面普通 ...
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