循环神经网络学习笔记
RNN是为了处理序列数据而生，能够顺序获取序列之间的关系，但是也存在处理过长序列会引起梯度消失、梯度爆炸，信息丢失问题。 为了解决RNN的问题，LSTM就诞生了，LSTM主要是通过遗忘门，输入门，输出门来解决这些问题。 遗忘门主要是来控制记住什么信息，忘记什么信息。比如我今天下午去游泳，对于泳字来说只有游字是重要的，前面的几个字不重要，这时遗忘门就要告知泳字前面几个字是不重要的。 输入门主要是用来
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