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RNN

LSTM直观理解

leihao阅读(3133)评论(0)

了解LSTM之前可以先了解一下RNN,LSTM(Long Short-Term Memory)出现的原因是为了解决RNN对「长依赖」的句子上表现不好。这里的解决方案也很直观,就是通过合理的激活一些信息,让距离不是信息强度的决定性因素。看完本...

从LSTM到Seq2Seq

chendajun阅读(12052)评论(0)

LSTM(Long Short Term Memory) 由于传统的RNN在进行几次链式法则求导后梯度会指数级缩小(如图),导致传播几层后出现梯度消失,无法处理“长期依赖”问题。国外学者刻意设计了一种RNN的变体来克服这个问题,即LSTM。...

RNN(Recurrent Neural Networks)公式推导和实现

leihao阅读(12170)评论(7)

本文主要参考wildml的博客所写,所有的代码都是python实现。没有使用任何深度学习的工具,公式推导虽然枯燥,但是推导一遍之后对RNN的理解会更加的深入。看本文之前建议对传统的神经网络的基本知识已经了解,如果不了解的可以看此文:『神经网...

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