TensorFlow(十一)：遞歸神經網絡（RNN與LSTM）
RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循環神經網絡）不僅會學習當前時刻的信息，也會依賴之前的序列信息。由於其特殊的網絡模型結構解決了信息保存的問題。所以RNN對處理時間序列和語言文本序列問題有獨特的優勢。遞歸神經網絡都具有一連串重復神經網絡模塊的形式。在標准 ...
原文：理解LSTM一種遞歸神經網絡(RNN)
遞歸神經網絡結構 一個簡單的傳統神經網絡結構如下圖所示： 給他一些輸入x ,x ,x xt, 經過神經元作用之后得到一些對應的輸出h ,h ,h ht。每次的訓練，神經元和神經元之間不需要傳遞任何信息。 遞歸神經網絡和傳統神經網絡不同的一個點在於，每次的訓練，神經元和神經元之間需要傳遞一些信息。本次的訓練，神經元需要使用上一次神經元作用之后的狀態信息。類似遞歸函數一樣。 傳統RNN的瓶頸 如果我 ...
2016-09-26 09:49 0 4092 推薦指數：
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