LSTM梳理、理解和Keras實現

一、RNN LSTM適合時序序列、變長序列、尤其適合自然語言處理。從上圖左邊來看，RNN有兩個輸入，一個是當前 t 時刻的輸入 xt ,另一個就是看似「本身的輸入」。從上圖右邊來看，實際上就是左圖的在一個時間序列上的展開，上一時刻的輸出是這一時刻的輸入，值得注意的是，實際上，右圖上的所有神經元是同一個神經元，也就是左圖，它們共享同樣的權值，只不過在不同的時刻接受不同的輸入，再把輸出給下一時刻作爲輸

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