RNN、LSTM基礎
RNN DNN的無法對時間序列上的變化進行建模，所以出現了RNN，神經元的輸出可以在下一個時間戳直接作用到自身。但是RNN出現梯度消失，長短時記憶單元LSTM，通過門的開關實現時間上記憶功能，並防止梯度消失。 RNN既然能繼承歷史信息，是不是也能吸收點未來的信息呢？雙向RNN、雙向LSTM，同時利用歷史和未來的信息。 LSTM GRU GRU對LSTM做了兩個大改動 1.將輸入門、遺忘門、輸出門變
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