循環序列模型總結之RNN

學完了吳恩達的序列模型第一週的課，之前也用過各種庫，但是對模型內部瞭解不深，宏觀認識也不夠，就總結一下以加深印象。 循環序列模型及應用場景分類 傳統的神經網絡模型往往需要相同維度的輸出和輸入，而在自然語言處理中，句子或詞語的構成往往長短不一；此外由於語言的先後順序對於語義的理解十分重要，所以採用循環序列模型能夠更好的捕捉詞語先後順序的聯繫。 不同的RNN類型 在下面的命名實體識別例子中，Tx =

>>阅读原文<<