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循環神經網絡中的LSTM和GRU
時間 2020-12-30
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循環神經網絡:就是藉助循環覈實現的時間特徵提取,再把提取到的信息送入全連接網絡,實現連續數據的預測。 循環核:循環核具有記憶力,通過不同時刻的參數共享,實現了對時間序列的信息提取。 ht:每個時刻的狀態信息 參數矩陣:wxh,whh,why xt:輸入特徵 yt:輸出特徵 bh:偏置項 by:偏置項 yt=softmax(htwhy+by) ht=tanh(xtwxh+ht-1whh+bh) 前向
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