RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推導
概括：RNN 適用於處理序列數據用於預測，但卻受到短時記憶的制約。LSTM 和 GRU 采用門結構來克服短時記憶的影響。門結構可以調節流經序列鏈的信息流。LSTM 和 GRU 被廣泛地應用到語音識別、語音合成和自然語言處理等。 1. RNN RNN 會受到短時記憶的影響。如果一條序列 ...
原文：lstm公式推導
http: blog.csdn.net u article details 導言 在Alex Graves的這篇論文 Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks 中對LSTM進行了綜述性的介紹，並對LSTM的Forward Pass和Backward Pass進行了公式推導。 這篇文章將用更簡潔的圖示和公式一步步對For ...
2017-08-12 09:38 0 1435 推薦指數：
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LSTM的推導與實現 前言 最近在看CS224d，這里主要介紹LSTM(Long Short-Term Memory)的推導過程以及用Python進行簡單的實現。LSTM是一種時間遞歸神經網絡，是RNN的一個變種，非常適合處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的事件。假設我們去試着預測‘I ...
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