從rnn到lstm，再到seq2seq（一）
rnn的的公式很簡單： 對於每個時刻，輸入上一個時刻的隱層s和這個時刻的文本x，然后輸出這個時刻的隱層s。對於輸出的隱層s 做個ws+b就是這個時刻的輸出y。 rnn的實現： lstm只是網絡結構上個對rnn進行改進，它同時增加一個單元叫做state狀態 ...
原文：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。 . RNN RNN 會受到短時記憶的影響。如果一條序列足夠長，那它們將很難將信息從較早的時間步傳送到后面的時間步。 因此，如果你正在嘗試處理一段文本進行預測，RNN 可能 ...
2019-03-17 17:23 0 1241 推薦指數：
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seq2seq
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