佛山网站建设费用预算,wordpress采集小红书,网站谷歌排名,论坛seo招聘RNN模型图解引用RNN模型GRULSTM深度RNN双向循环神经网络引用
动手学深度学习v2–李沐 LSTM长短期记忆网络3D模型–B站up梗直哥丶
RNN模型 加入了一个隐变量#xff08;状态)#xff0c;隐变量由上个隐变量和上一个输入而更新#xff0c;这样模型就可以达到具有短期记忆的效…
RNN模型图解引用RNN模型GRULSTM深度RNN双向循环神经网络引用
动手学深度学习v2–李沐 LSTM长短期记忆网络3D模型–B站up梗直哥丶
RNN模型 加入了一个隐变量状态)隐变量由上个隐变量和上一个输入而更新这样模型就可以达到具有短期记忆的效果。
GRU 在RNN基础模型的基础上增加了2个门能关注的机制更新门Update gate能遗忘的机制遗忘门 Reset gate 比如对于过去的记忆Rt门控制了对于过去记忆保存的多少成为候选状态H~\widetilde{H}Ht Zt门控制了选用候选状态H~\widetilde{H}Ht的程度。
LSTM 和RNN相比加入了新的时间链Ctlong term memory可以形象的比喻为日记本日记本有删除和增加操作 根据此时的Xt和传过来上次的St-1对日记进行修改再根据Xt和传过来上次的St-1增加。这样完成Ct的更新
更新后的Ct会和St-1、Xt对St进行更新
深度RNN 深度RNN就是增加隐藏层层数
双向循环神经网络 双向循环神经网络实现大概思路 将输入数据正序输入得到output1再将输入数据逆置换输入得到output2再合并起来丢到最后一层。显然双向循环神经网络通常用来抽取特征、填空而不能用于预测未来。
