機器學習（ML）九之GRU、LSTM、深度神經網絡、雙向循環神經網絡
門控循環單元（GRU） 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時，循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸，但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡（gated ...
原文：循環神經網絡之LSTM和GRU
看了一些LSTM的博客，都推薦看colah寫的博客 Understanding LSTM Networks 來學習LSTM，我也找來看了，寫得還是比較好懂的，它把LSTM的工作流程從輸入到輸出整個擼了一遍，清晰地展示了整個流程，不足之處就是那個語言模型的例子不知道到底在表達什么。 But 我覺得邱錫鵬老師的書寫得更好 我又要開始推薦這本免費的書了： 神經網絡與深度學習 。這本書第六章循環神經網絡的 ...
2019-04-14 22:33 0 2570 推薦指數：
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