元学习gradient descent as LSTM（2）--李宏毅老师课程学习笔记
我们发现meta learning中的结构与RNN比较相似，具体看下面两篇论文是讲这个的。 RNN是用同一个单元去处理很长的句子，因为每次只吃一个单词。 现在基本用LSTM，通过结构发现Ct的特殊，同时由于它改变较慢，因此LSTM能够储存较长之间之前的词。 复习一下LSTM： 这个图和上面的图进行对比，是LSTM的简化版。 如果把sita t-1 的loss用来更新zi，那么可以多样地调整学习率。
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