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。 1. RNN RNN 會受到短時記憶的影響。如果一條序列 ...
原文：RNN、lstm和GRU推導
RNN： Recurrent Neural Networks 循環神經網絡 第t t層神經元的輸入，除了其自身的輸入xt xt，還包括上一層神經元的隱含層輸出st amp x st 每一層的參數U,W,V都是共享的 lstm：長短時記憶網絡，是一種改進后的循環神經網絡，可以解決RNN無法處理的長距離依賴問題。 原始 RNN 的隱藏層只有一個狀態，即h，它對於短期的輸入非常敏感。再增加一個狀態，即c ...
2020-04-05 19:34 0 624 推薦指數：
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