從RNN到LSTM、GRU、語言模型
RNN RNN最重要的是特徵就是每一時刻的結構和參數都是共享的。 先放一張盜圖 RNN就好像天生爲序列而生的神經網絡，舉個簡單的例子，序列標註，比如詞性標註，如圖所示，x是我們輸入，h是我們的輸出，也就是詞性。有人可能就會說，我們使用一般的神經網絡也可以做到這樣。 一個詞一個樣本就可以了，這裏的話就破壞了句子的連貫性，那些多詞性的還怎麼標註呢。 恩達是這麼說的： 一個像這樣單純的神經網絡結構（普通
相關文章
- 1. 從RNN到LSTM、GRU、語言模型
- 2. 從RNN到LSTM再到GRU
- 3. RNN LSTM語言模型
- 4. RNN、LSTM、GRU
- 5. RNN&LSTM&GRU
- 6. RNN - LSTM - GRU
- 7. RNN、GRU、LSTM
- 8. RNN,GRU和LSTM模型比較
- 9. LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
- 10. RNN,LSTM,GRU學習
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • XSL 語言 - XSLT 教程
- • 委託模式
- • Kotlin學習（二）基本類型
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 從RNN到LSTM、GRU、語言模型
- 2. 從RNN到LSTM再到GRU
- 3. RNN LSTM語言模型
- 4. RNN、LSTM、GRU
- 5. RNN&LSTM&GRU
- 6. RNN - LSTM - GRU
- 7. RNN、GRU、LSTM
- 8. RNN,GRU和LSTM模型比較
- 9. LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
- 10. RNN,LSTM,GRU學習