RNN
一. SimpleRNN單元 隱藏狀態( t t t爲時間步) h t = tanh ( W h t − 1 + U x t ) h_t=\tanh(Wh_{t-1}+Ux_t) ht=tanh(Wht−1+Uxt) 輸出向量 y t = s o f t m a x ( V h t ) y_t=softmax(Vh_t) yt=softmax(Vht) 二. 長短期記憶模型（LSTM
相關文章
- 1. 雙向RNN&Deep RNN
- 2. RNN
- 3. RNN學習（一）——初識RNN
- 4. TensorFlow RNN
- 5. LSTM RNN
- 6. RNN、LSTM
- 7. RNN noise
- 8. CS231n——RNN
- 9. RNN——LSTM
- 10. RNN Layer
- 更多相關文章...
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 雙向RNN&Deep RNN
- 2. RNN
- 3. RNN學習（一）——初識RNN
- 4. TensorFlow RNN
- 5. LSTM RNN
- 6. RNN、LSTM
- 7. RNN noise
- 8. CS231n——RNN
- 9. RNN——LSTM
- 10. RNN Layer