吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之循環神經網絡（RNN）（三）
1. 導讀 本節內容介紹普通RNN的弊端，從而引入各種變體RNN，主要講述GRU與LSTM的工作原理。 事先聲明，本人采用ng在課堂上所使用的符號系統，與某些學術文獻上的命名有所不同，不過核心思想都是相同的。 2. 普通RNN的弊端 在NLP中，句子內部以及句子之間可能存在很長的依賴 ...
原文：吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之循環神經網絡（RNN）（一）
RNN 首先思考這樣一個問題：在處理序列學習問題時，為什么不使用標准的神經網絡 建立多個隱藏層得到最終的輸出 解決，而是提出了RNN這一新概念 標准神經網絡如下圖所示： 標准神經網絡在解決序列問題時，存在兩個問題： 難以解決每個訓練樣例子輸入輸出長度不同的情況，因為序列的長度代表着輸入層 輸出層的維度，不可能每訓練一個樣例就改變一次網絡結構。 標准的神經網絡不能共享從文本不同位置上學到的特征。舉例 ...
2018-02-17 15:27 0 1892 推薦指數：
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