RNN，LTSM和GRU原理

时间 2021-01-13

标签 RNN LSTM GRU 繁體版

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（一）tensorflow入门笔记（二）RNN，LSTM和GRU原理（三）attention机制（四）seq2seq实例详解 RNN RNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况，例如一段语音，一串文本等等。这类任务如果用CNN处理，很难反映出其时间上的特征原理 Figure 1. RNN Structure 时间为t时，输入为x(t)，隐藏层为h(t)，输出为y(t)，图中w1，w2，w

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