LSTM模型理論總結
0諸論 LSTM是RNN的一種變種，屬於反饋神經網絡的範疇。 1.傳統RNN模型的問題：梯度的消失和爆發 說到LSTM，無可避免的首先要提到最簡單最原始的RNN。 我們經常可以看到有人說，LSTM適合時序序列，變長序列，尤其適合自然語言處理。那麼是什麼賦予它可以處理變長序列的能力呢? 其實，只要仔細研究上圖，相信每個人都能有一個直觀的答案。
相關文章
- 1. LSTM模型理論總結（產生、發展和性能等）
- 2. Enhanced LSTM論文總結
- 3. 循環序列模型總結之LSTM
- 4. 博弈論模型總結
- 5. LSTM模型結構講解
- 6. 自然語言處理模型之GRU和LSTM網絡模型總結
- 7. 《Enhanced LSTM for Natural Language Inference》論文總結
- 8. 5.3 LSTM模型
- 9. LSTM總結
- 10. LSTM的總結
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • 委託模式
- • 算法總結-雙指針
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