序列模型简介——RNN, Bidirectional RNN, LSTM, GRU

时间 2021-01-12

标签函数序列神经网络繁體版

原文原文链接

既然我们已经有了前馈网络和CNN，为什么我们还需要序列模型呢？这些模型的问题在于，当给定一系列的数据时，它们表现的性能很差。序列数据的一个例子是音频的剪辑，其中包含一系列的人说过的话。另一个例子是英文句子，它包含一系列的单词。前馈网络和CNN采用一个固定长度作为输入，但是，当你看这些句子的时候，并非所有的句子都有相同的长度。你可以通过将所有的输入填充到一个固定的长度来解决这个问题。然而，它们的表现

>>阅读原文<<

1. 序列模型简介——RNN, Bidirectional RNN, LSTM, GRU
2. RNN序列模型介绍
3. RNN、LSTM、GRU
4. RNN&LSTM&GRU
5. RNN - LSTM - GRU
6. RNN、GRU、LSTM
7. RNN&LSTM 简介
8. RNN、LSTM和GRU的简单介绍
9. RNN, LSTM简介
10. LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
更多相关文章...
• MySQL数据类型简介 - MySQL教程
• ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
• 委托模式
• Github 简明教程