LSTM和雙向LSTM原理講解
原文鏈接：http://www.keraschina.com/keras_lstm/ 一、RNN的長期依賴問題 在上篇文章中介紹的循環神經網絡RNN在訓練的過程中會有長期依賴的問題，這是由於RNN模型在訓練時會遇到梯度消失(大部分情況)或者梯度爆炸(很少，但對優化過程影響很大)的問題。對於梯度 ...
原文：雙向LSTM
.理論 雙向循環神經網絡 BRNN 的基本思想是提出每一個訓練序列向前和向后分別是兩個循環神經網絡 RNN ，而且這兩個都連接着一個輸出層。 這個結構提供給輸出層輸入序列中每一個點的完整的過去和未來的上下文信息 六個獨特的權值在每一個時步被重復的利用，六個權值分別對應：輸入到向前和向后隱含層 w , w ，隱含層到隱含層自己 w , w ，向前和向后隱含層到輸出層 w , w 值得注意的是：向前 ...
2018-12-05 14:51 0 3902 推薦指數：
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