【深度学习】循环神经网络教程

最新推荐文章于 2024-12-26 12:25:21 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/xugenpeng/p/10442712.html
本文深入讲解了循环神经网络（RNN）的原理及其在实际应用中的表现。从RNN的基本概念出发，探讨了为何需要RNN，介绍了Vanilla RNN模型，并详细解析了通过时间的反向传播（BPTT）。此外，还讨论了梯度消失与爆炸问题，并介绍了长短期记忆网络（LSTM）作为解决方案。最后，列举了RNN在多个领域的应用案例。

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这是在公司做培训时制作的PPT，教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍，主要分为以下六个部分：

  1. Why do we need Recurrent Neural Networks?
  2. Vanilla Recurrent Neural Network
  3. Backpropagation Through Time (BPTT)
  4. Gradient exploding/vanishing problem
  5. Long Short Term Memory (LSTM)
  6. The applications of RNNs

由于是花了很多时间做的，还是希望能帮助更多的人，故将其放到博客上来。

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Why do we need Recurrent Neural Networks?

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Vanilla Recurrent Neural

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Backpropagation Through Time (BPTT)

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Gradient exploding/vanishing problem

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Long Short Term Memory (LSTM)

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The applications of RNNs

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转载于:https://www.cnblogs.com/xugenpeng/p/10442712.html

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