通俗易懂--循環神經網絡(RNN)的網絡結構！(TensorFlow實現)
1. 什么是RNN 循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）是一類以序列（sequence）數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸（recursion）且所有節點（循環單元）按鏈式連接的遞歸神經網絡（recursive neural network ...
原文：深度學習原理：循環神經網絡RNN和LSTM網絡結構、結構變體(peephole,GRU)、前向傳播公式以及TF實現簡單解析
循環神經網絡背景這里先不介紹了。本文暫時先記錄RNN和LSTM的原理。 首先RNN。RNN和LSTM都是參數復用的，然后每個時間步展開。 RNN的cell比較簡單，我們用Xt表示t時刻cell的輸入，Ct表示t時刻cell的狀態，ht表示t時刻的輸出 輸出和狀態在RNN里是一樣的 。 那么其前向傳播的公式也很簡單： h t C t h t ,X t W b 其中 , 表示concat。W和b分別為 ...
2019-01-17 18:15 0 1305 推薦指數：
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