原文:理解LSTM網絡--Understanding LSTM Networks(翻譯一篇colah's blog)

colah的一篇講解LSTM比較好的文章,翻譯過來一起學習,原文地址:http: colah.github.io posts Understanding LSTMs ,Posted on August , 。 Recurrent Neural Networks 人類思維具有連貫性。當你看這篇文章時,根據你對前面詞語的理解,你可以明白當前詞語的意義。即是由前面的內容可以幫助理解后續的內容,體現了思維 ...

2019-10-12 16:57 0 776 推薦指數:

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(譯)理解 LSTM 網絡Understanding LSTM Networks by colah

@翻譯:huangyongye 原文鏈接: Understanding LSTM Networks 前言:其實之前就已經用過 LSTM 了,是在深度學習框架 keras 上直接用的,但是到現在對LSTM詳細的網絡結構還是不了解,心里牽掛着難受呀!今天看了 tensorflow 文檔上面推薦 ...

Mon Nov 27 22:41:00 CST 2017 1 3981
翻譯理解 LSTM 網絡

目錄 理解 LSTM 網絡 遞歸神經網絡 長期依賴性問題 LSTM 網絡 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 長短期記憶的變種 結論 鳴謝 本文翻譯 ...

Wed Mar 07 06:12:00 CST 2018 0 10586
我對LSTM理解(一)

作者:Tobin 日期:2019/04/12 緣起:最近在做時間序列分析的實驗,FCN網絡做時序數據分類的效果還可以,由於時間的依賴性,自然地想到是否可以利用LSTM網絡進行時序數據的分類。我對CNN比較了解,但是對LSTM,感覺很多文章都介紹得太籠統,大部分都是介紹cell,而忽略 ...

Sat Apr 13 05:50:00 CST 2019 0 11558
[譯] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 網絡

本文譯自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人類並不是每時每刻都從一片空白的大腦開始他們的思考。在你閱讀這篇文章時候,你都是基於自己已經擁有的對先前所見詞的理解來推斷當前詞的真實含義。我們不會將所有的東西都全部丟棄,然后用空白的大腦 ...

Thu Apr 27 20:26:00 CST 2017 3 118822
LSTM理解

簡介   LSTM(Long short-term memory,長短期記憶)是一種特殊的RNN,主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失問題。以下先從RNN介紹。 簡說RNN   RNN(Recurrent Neural Network,循環神經網絡)是一種處理序列數據的神經網絡。下圖 ...

Tue Aug 04 05:39:00 CST 2020 1 697
Deep Learning基礎--理解LSTM網絡

循環神經網絡(RNN) 人們的每次思考並不都是從零開始的。比如說你在閱讀這篇文章時,你基於對前面的文字的理解理解你目前閱讀到的文字,而不是每讀到一個文字時,都拋棄掉前面的思考,從頭開始。你的記憶是有持久性的。 傳統的神經網絡並不能如此,這似乎是一個主要的缺點。例如,假設你在看一場電影,你想 ...

Fri Sep 22 06:02:00 CST 2017 0 1146
 
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