RNN、LSTM、GRU
一、什么是循環神經網絡： 循環神經網絡（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神經網絡的一種，類似的還有深度神經網絡DNN，卷積神經網絡CNN，生成對抗網絡GAN，等等。 ...
相關推薦
RNN、lstm、gru詳解
一、RNN RNN結構： RNN的結構是由一個輸入層、隱藏層、輸出層組成： 將RNN的結構按照時間序列展開 其中$U_{t-1}、U_{t}、U_{t+1}$三者是 ...
GRU和LSTM比較
/9715610.html 雙向GRU： https://blog.csdn.net/dcrmg/art ...
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−1">st−1 每一層的參數U,W,V都是共享的 lstm：長短 ...
RNN - LSTM - GRU
循環神經網絡 (Recurrent Neural Network，RNN) 是一類具有短期記憶能力的神經網絡，因而常用於序列建模。本篇先總結 RNN 的基本概念，以及其訓練中時常遇到梯度爆炸和梯度消失問題，再引出 RNN 的兩個主流變種 —— LSTM 和 GRU ...
RNN & GRU & LSTM 區別與聯系
這里講一下RNN（又稱“valina RNN”）&GRU&LSTM三者的具體結構以及之間的聯系。 1、RNN 在基本的RNN中（valina RNN），輸出和隱狀態相同； 2、GRU 加入了reset門和update門，前者用於確定前一步的隱狀態有多少可以輸入當前 ...
RNN，LSTM，GRU簡單圖解：
一篇經典的講解RNN的，大部分網絡圖都來源於此：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一層每一時刻的輸入輸出：h ...
LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
；另一種則是設計更加精密的recurrent unit，如LSTM，GRU。而本文的重點是比較LSTM，G ...