記憶網絡RNN、LSTM與GRU

時間 2021-01-13

標籤 RNN LSTM 欄目系統網絡简体版

原文原文鏈接

RNN 結構訓練應用 RNN Variants LSTM 結構梯度消失及梯度爆炸 GRU 結構一般的神經網絡輸入和輸出的維度大小都是固定的，針對序列類型（尤其是變長的序列）的輸入或輸出數據束手無策。RNN通過採用具有記憶的隱含層單元解決了序列數據的訓練問題。LSTM、GRU屬於RNN的改進，解決了RNN中梯度消失爆炸的問題，屬於序列數據訓練的常用方案。 RNN 結構傳統的神經網絡的輸入和

>>阅读原文<<

1. RNN、LSTM、GRU
2. RNN&LSTM&GRU
3. RNN - LSTM - GRU
4. RNN、GRU、LSTM
5. RNN、LSTM和GRU網絡原理
6. RNN,LSTM,GRU自己筆記
7. RNN-LSTM-GRU學習筆記
8. LSTM、GRU、 BRNN、Hierarchical RNN
9. RNN,LSTM,GRU學習
10. 詳解RNN、LSTM、GRU
更多相關文章...
• 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
• netwox顯示網絡配置信息 - TCP/IP教程
• Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
• 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源

相關標籤/搜索