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筆記(總結)-循環神經網絡
時間 2021-01-13
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循環神經網絡
RNN
LSTM
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起源 全連接神經網絡能夠很好地擬合複雜的樣本特徵,卷積神經網絡能很好地建模局部與全局特徵的關係。但它們都只能處理定長的輸入、輸出,而自然語言的處理對象一般是變長的語句,句子中各元素出現的順序先後暗含着時序關係,循環神經網絡(Recurrent Neural Network,下稱RNN)能夠較好地處理這種關係。 基本結構 RNN的基本思想是:將處理對象在時序上分解爲具有相同結構的單元,單元間有着時序
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