详解RNN、LSTM、GRU

时间 2020-12-29

标签优化算法深度学习繁體版

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文章目录写在前面 1. RNN详解 1.1符号解释：考虑St结点，t代表t时刻，St就代表t时刻记忆单元的值，St-1，St，St+1构成一个记忆单元，整体叫做循环核 1.2 RNN的计算过程 1.3 双向循环网络(BRNN) 1.4 深度双向循环网络 2. LSTM详解 2.1 为什么要有LSTM(等价与问RNN中的缺陷) 2.2 LSTM内部原理(Long Short-Term Memory

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1. RNN、LSTM、GRU
2. RNN&LSTM&GRU
3. RNN - LSTM - GRU
4. RNN、GRU、LSTM
5. LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
6. RNN,LSTM,GRU学习
7. attention RNN LSTM Gru gate
8. Lession5(RNN)--week1--LSTM,GRU
9. torch 的RNN LSTM GRU
10. RNN、LSTM、GRU、DeepRNN和BiLSTM
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