吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之循環神經網絡（RNN）（三）
1. 導讀 本節內容介紹普通RNN的弊端，從而引入各種變體RNN，主要講述GRU與LSTM的工作原理。 事先聲明，本人采用ng在課堂上所使用的符號系統，與某些學術文獻上的命名有所不同，不過核心思想都是相同的。 2. 普通RNN的弊端 在NLP中，句子內部以及句子之間可能存在很長的依賴 ...
原文：用純Python實現循環神經網絡RNN向前傳播過程(吳恩達DeepLearning.ai作業)
Google TensorFlow程序員點贊的文章 前言 目錄: 向量表示以及它的維度 rnn cell rnn 向前傳播 重點關注: 如何把數據向量化的，它們的維度是怎么來的 一共其實就是兩步:單個單元的rnn計算，拉通來的rnn計算 在看本文前，可以先看看這篇文章回憶一下: 吳恩達deepLearning.ai循環神經網絡RNN學習筆記 理論篇 我們將實現以下結構的RNN，在這個例子中 Tx ...
2020-03-19 12:53 0 879 推薦指數：
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