NLP深度学习 —— CS224学习笔记10

2.3 深度双向RNN 到目前我们都是使用以前的词来预测后面的词。 双向深度神经网络是在每个时间点t，同时有2个隐藏层，一个从左往右传播，一个从右往左传播。 最后的分类结果由两个的结合产生。 方程式表达为 多层的深度结构为 2.4 应用：RNN翻译模型 我们讨论有RNN来替代传统翻译模型的可能性。 这里前3个隐藏层时间点编码来源语言，后2个将h3解码到目标语言。 编码阶段 解码阶段 实践中对交叉熵

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