機器學習與Tensorflow（5）——循環神經網絡、長短時記憶網絡
1.循環神經網絡的標准模型 前饋神經網絡能夠用來建立數據之間的映射關系，但是不能用來分析過去信號的時間依賴關系，而且要求輸入樣本的長度固定 循環神經網絡是一種在前饋神經網絡中增加了分虧鏈接的神經網絡，能夠產生對過去數據的記憶狀態，所以可以用於對序列數據的處理，並建立不同時段 ...
原文：循環神經網絡rnn與長短時記憶神經網絡簡述（07-2）
通俗理解rnn和lstm區別 RNN 循環神經網絡主要適合處理有連續特征的數據 序列數據 ，比如語音 文本等 對於自然語言處理來講，通常我們會首先對一段話進行分詞，將分好后的詞 X ,X ,X ...X t 依次輸入其中，前面的每個詞經過rnn中的A 類似於bp神經網絡結構 后，都會對A產生影響，從而對后面詞的輸出產生影響，來完成對一整段連續數據的處理，例如機器翻譯，輸出這段文本的分類等。 rnn ...
2020-03-15 17:39 0 867 推薦指數：
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