双向循环神经网络、深度循环神经网络、BPTT
循环神经网络 一个简单的循环神经网络，它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成： 如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。 x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）； s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面画了一个节点，你也可以想象这一层其实是多个节点，节点数与向量s的维度相同）； U是输入层到隐藏层的权重矩阵； o也是一个向量，
相关文章
- 1. 双向循环神经网络（BRNN）
- 2. 双向循环神经网络
- 3. 双向循环神经网络(BiRNN)
- 4. 循环神经网络：循环神经网络
- 5. 深度学习——循环神经网络
- 6. 六、循环神经网络
- 7. 循环神经网络（RNN）
- 8. 循环神经网络RNN
- 9. 循环神经网络
- 10. 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
- • 算法总结-深度优先算法
- • 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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 双向循环神经网络（BRNN）
- 2. 双向循环神经网络
- 3. 双向循环神经网络(BiRNN)
- 4. 循环神经网络：循环神经网络
- 5. 深度学习——循环神经网络
- 6. 六、循环神经网络
- 7. 循环神经网络（RNN）
- 8. 循环神经网络RNN
- 9. 循环神经网络
- 10. 循环神经网络（rnn）