吴恩达-深度学习笔记《序列模型》

序列模型概览 **提出：**DNN存在一个缺陷：无法对时间序列上的变化进行建模，然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别等应用很重要；RNN解决了样本的处理在各个时刻独立的问题，可以对时间序列上的变化进行建模，深度是时间上的长度。神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身。即，某一层某一时刻神经元的输入，除了上一层神经元在该时刻的输出外，还有本身在上一时刻的输出。 缺点：时间轴上的“梯

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