圖像標注 python實現-LSTM篇
上一篇文章介紹了RNN的工作原理和在圖像標注上的應用，這篇介紹RNN的變體LSTM。 要知道為什么會出現LSTM，首先來看RNN存在什么問題。RNN由於激活函數和本身結構的問題，存在梯度消失的現象，導致 （1）網絡結構不能太深，不然深層網絡的梯度可以基本忽略，沒有起到什么作用，白白增加訓練時間 ...
原文：圖像標注 python實現-普通RNN篇
RNN介紹 神經網絡包含輸入層 隱層 輸出層，通過激活函數控制輸出，層與層之間通過權值連接。激活函數是事先確定好的，那么神經網絡模型通過訓練 學 到的東西就蘊含在 權值 中。 RNN與普通神經網絡最大的不同就是建立了時序和狀態的概念，即某個時刻的輸出依賴與前一個狀態和當前的輸入，所以RNN可以用於處理序列數據。 展開之后 箭頭上的字母代表權重矩陣，也就是不同層之間的連接。x代表輸入序列，h代表狀態 ...
2018-08-31 00:01 2 1668 推薦指數：
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