Naive RNN vs LSTM vs GRU、attention基礎
原文地址：https://www.jianshu.com/p/b8653f8b5b2b 一、Recurrent Neural Network 二、Naive RNN Naive RNN更新參數時易出現梯度消失/爆炸的問題。 三、LSTM peephole ...
原文：LSTM/ BPTT / GRU / Attention / Transform / Bert
目錄 LSTM 計算過程 peephole connections BPTT GRU 雙向RNN Attention Multi head attention Transformer Bert LSTM LSTM有兩個傳輸狀態，一個 c t cell state ，和一個 h t hidden state c t 保存模型的長期記憶，在訓練過程中改變的速度較慢， 而 h t 在訓練過程中變化的速 ...
2020-05-09 15:44 0 943 推薦指數：
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