循环神经网络RNN及其变种LSTM

最新推荐文章于 2024-10-08 16:16:01 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络
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首先说一句，对于理解RNN这个概念，上策是先从数学角度理解，然后再画图理解。在这个前提下，一切上来就放图的书、论文、教程都是耍流氓。
循环神经网络是一种神经网络，那数学上神经网络是什么？是函数。普通神经网络可以抽象成输入层，隐层，输出层。隐层不管内部有几层，总体都可以抽象成“一个”隐层。隐层是一个函数，以输入层的数据作为输入，通过计算得到输出。输出层是一个函数，以隐层的输出作为输入，通过计算得到最终该神经网络的输出。一个神经网络是一个函数，该函数是隐层和输出层的复合函数。
RNN的特殊之处在于，它隐层的输入除了输出层，还有上一个时间点（上一次更新）的隐层的输出。严格地，在每个时间的点 t ，隐层 ht 都通过下式更新：

ht=f(ht−1,xt)

其中， f 是一个非线性激活函数，简单的 f 可以是sigmoid函数，复杂的 f 可以是一个long short-term memory(LSTM)单元。 f 其实还有超参数 W
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LSTM变种模型
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RNN标准模型及其变种
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Toocy7的博客
06-22 2596
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循环神经网络RNN及其变体LSTM、GRU
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jiang199912的博客
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LSTM及其变种
小泥鳅
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