深度学习--RNN架构（N：M）--Seq2Seq+Attention机制
目录 一 Seq2Seq结构解析 1 Seq2Seq是一种Encoder-Decoder结构 2 Encoder（编码阶段：将输入序列压缩成固定长度的语义向量） 方式一：将最后一个隐状态输出进行变换（不变换），作为语义向量（不推荐使用） 方式二：将所有的隐状态输出进行变换，作为语义向量（推荐使用） 3 Decoder（解码阶段：将语义向量生成指定序列） 方式一：将语义向量输入到Decoder中，作
相关文章
- 1. 深度学习：RNN学习
- 2. 深度学习之RNN
- 3. 深度学习(九)--RNN
- 4. 深度学习——RNN和LSTM
- 5. 【深度学习】RNN | GRU | LSTM
- 6. 【深度学习】RNN、GRU、LSTM
- 7. 深度学习——CNN+RNN
- 8. 深度学习之三：RNN
- 9. 深度学习——attention机制
- 10. 机器学习/深度学习/NLP-5-RNN、LSTM、GRU
- 更多相关文章...
- • TCP滑动窗口机制深度剖析 - TCP/IP教程
- • Docker 架构 - Docker教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • 算法总结-深度优先算法
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. 跳槽面试的几个实用小技巧，不妨看看！
- 2. Mac实用技巧 |如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
- 3. Mac实用技巧 |如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
- 4. 如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
- 5. Mac OS非兼容Windows软件运行解决方案——“以VMware & Microsoft Access为例“
- 6. 封装 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
- 7. 数据库作业三ER图待完善
- 8. nvm安装使用低版本node.js(非命令安装)
- 9. 如何快速转换图片格式
- 10. 将表格内容分条转换为若干文档
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 深度学习：RNN学习
- 2. 深度学习之RNN
- 3. 深度学习(九)--RNN
- 4. 深度学习——RNN和LSTM
- 5. 【深度学习】RNN | GRU | LSTM
- 6. 【深度学习】RNN、GRU、LSTM
- 7. 深度学习——CNN+RNN
- 8. 深度学习之三：RNN
- 9. 深度学习——attention机制
- 10. 机器学习/深度学习/NLP-5-RNN、LSTM、GRU