RNN、LSTM學習之路
深度學習中，RNN是非常重要的一個部分，一般都放在了最後，因爲公式複雜，代碼要比CNN要多一些，最近看了很多文檔後，總結一下RNN 首先RNN是結合前面很多輸入狀態進行計算獲得輸出 當然，隨着實際情況的改變，也會有不同的變形，主要如下所示： 其中，具體到每個Neural，簡單的RNN示例圖如下圖所示： 單是，對於主角LSTM，要複雜一下，從一個函數變爲4個計算 關於具體的公式介紹，可以參考這篇文章
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