LSTM與GRU
很多博客已經詳細講述了lstm和gru的結構及公式，這裏就不一一介紹了，參考下面鏈接，講的挺詳細 http://www.javashuo.com/article/p-uosezjcr-bs.html 這篇文章主要講自己對lstm與gru的區別及聯繫的理解。 在傳統RNN中，由於反向傳播過程中出現激活函數的累乘，容易造成梯度消失和梯度爆炸，這就造成在較長的time-steps下，後面的step很難學
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