元學習gradient descent as LSTM（2）--李宏毅老師課程學習筆記
我們發現meta learning中的結構與RNN比較相似，具體看下面兩篇論文是講這個的。 RNN是用同一個單元去處理很長的句子，因爲每次只吃一個單詞。 現在基本用LSTM，通過結構發現Ct的特殊，同時由於它改變較慢，因此LSTM能夠儲存較長之間之前的詞。 複習一下LSTM： 這個圖和上面的圖進行對比，是LSTM的簡化版。 如果把sita t-1 的loss用來更新zi，那麼可以多樣地調整學習率。
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