LSTM與BiLSTM
1. LSTM原理 由我們所了解的RNN可知，RNN結構之所以出現梯度爆炸或者梯度消失，最本質的原因是因為梯度在傳遞過程中存在極大數量的連乘，為此有人提出了LSTM模型，它可以對有價值的信息進行記憶，放棄冗余記憶，從而減小學習難度。 與RNN相比，LSTM的神經元還是基於輸入X ...
原文：lstm與bilstm
背景 學習梳理lstm和bilstm的理論知識 什么是lstm，bilstm lstm：是rnn的一種，針對有序的數據，有對數據信息長短記憶的功能 bilstm：是前向lstm和后項lstm的組合 為什么要lstm, bilstm lstm: 其可以更好的捕獲較長距離的依賴關系，通過訓練過程可以學到記憶哪些信息和遺忘哪些信息 舉個例子， 我不覺得他好 ， 不 字是對 好 的否定，既該句子的情感分 ...
2020-07-04 10:21 0 4078 推薦指數：
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