循環神經網絡與LSTM
循環神經網絡與LSTM 是一個序列到序列的學習，他會生成一個序列squence 一.循環神經網絡的結構 1.結構 ❤unfold：展開 ❤Xt是時間t處的輸入 ❤St是時間t處的「記憶」，St=f(UXt+WSt−1)，f可以是tanh等 ❤ Ot是時間t處的輸出，比如是預測下個詞的話，可能是 softmax輸出的屬於每個候選詞的概率 ❤拿我是中國人爲例，假如Xt輸入的是「中國」，那麼Ot輸出的就
相關文章
- 1. 循環神經網絡與LSTM網絡
- 2. 循環神經網絡LSTM
- 3. 15.循環神經網絡與LSTM
- 4. 循環神經網絡與LSTM
- 5. 循環神經網絡RNN與LSTM
- 6. 循環神經網絡（RNN）與LSTM
- 7. 什麼是 LSTM 循環神經網絡
- 8. 循環神經網絡（LSTM和GRU）(1)
- 9. 循環神經網絡，LSTM，GRU
- 10. 04-循環神經網絡（RNN）和LSTM
- 更多相關文章...
- • PHP 循環 - While 循環 - PHP教程
- • PHP 循環 - For 循環 - PHP教程
- • Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
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. 循環神經網絡與LSTM網絡
- 2. 循環神經網絡LSTM
- 3. 15.循環神經網絡與LSTM
- 4. 循環神經網絡與LSTM
- 5. 循環神經網絡RNN與LSTM
- 6. 循環神經網絡（RNN）與LSTM
- 7. 什麼是 LSTM 循環神經網絡
- 8. 循環神經網絡（LSTM和GRU）(1)
- 9. 循環神經網絡，LSTM，GRU
- 10. 04-循環神經網絡（RNN）和LSTM