斯坦福cs231n課程學習(5)

文章目錄 RNN LSTM GRU RNN RNN 是包含循環的網絡，允許信息的持久化。對於一些與時間先後有關的, 比如視頻的下一時刻的預測,文檔前後文內容的預測等就需要使用RNN了。 它主要有輸入層,Hidden Layer, 輸出層組成。展開圖如下 如圖所示爲Hidden Layer的層級展開圖. t-1, t, t+1表示時間序列. X表示輸入的樣本. St表示樣本在時間t處的的記憶,St

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