記憶網絡RNN、LSTM與GRU
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
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