自己動手實現深度學習框架-8 RNN文本分類和文本生成模型
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原文：自己動手實現深度學習框架-7 RNN層--GRU, LSTM
目標 這個階段會給cute dl添加循環層，使之能夠支持RNN 循環神經網絡. 具體目標包括: 添加激活函數sigmoid, tanh. 添加GRU Gate Recurrent Unit 實現. 添加LSTM Long Short term Memory 實現. 使用基於GRU和LSTM的RNN模型擬合一個正余弦疊加函數. RNN原理 原始的RNN RNN模型用來捕捉序列數據的特征. 給定一個長 ...
2020-06-08 15:26 0 1159 推薦指數：
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深度學習原理：循環神經網絡RNN和LSTM網絡結構、結構變體(peephole,GRU)、前向傳播公式以及TF實現簡單解析
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