RNN循环神经网络超级大白话
RNN循环神经网络大白话讲解 RNN单元 从上图看，input_data是输入，hidden_layer的输出是h1，从左边来的是初始的隐藏层参数为h0。 神经网络原本的公式也就是输入层X*Wih再经过设定的激活函数得到h0。h0乘上Who权重矩阵得到输出层。 h 1 = t a n h ( x ∗ W i h ) h1 = tanh(x*W_{ih}) h1=tanh(x∗Wih) o u t
相关文章
- 1. 大话循环神经网络（RNN）
- 2. 循环神经网络（RNN）
- 3. 循环神经网络RNN
- 4. 循环神经网络（rnn）
- 5. RNN循环神经网络
- 6. RNN（循环神经网络）
- 7. 循环神经网络 (RNN)
- 更多相关文章...
- • PHP 循环 - While 循环 - PHP教程
- • PHP 循环 - For 循环 - PHP教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. eclipse设置粘贴字符串自动转义
- 2. android客户端学习-启动模拟器异常Emulator: failed to initialize HAX: Invalid argument
- 3. android.view.InflateException: class com.jpardogo.listbuddies.lib.views.ListBuddiesLayout问题
- 4. MYSQL8.0数据库恢复 MYSQL8.0ibd数据恢复 MYSQL8.0恢复数据库
- 5. 你本是一个肉体，是什么驱使你前行【1】
- 6. 2018.04.30
- 7. 2018.04.30
- 8. 你本是一个肉体，是什么驱使你前行【3】
- 9. 你本是一个肉体，是什么驱使你前行【2】
- 10. 【资讯】LocalBitcoins达到每周交易比特币的7年低点
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 大话循环神经网络（RNN）
- 2. 循环神经网络（RNN）
- 3. 循环神经网络RNN
- 4. 循环神经网络（rnn）
- 5. RNN循环神经网络
- 6. RNN（循环神经网络）
- 7. 循环神经网络 (RNN)