RNN與LSTM
爲什麼有了神經網絡還會有RNN，這是因爲傳統神經網絡沒有考慮每次輸入之間的相關性以及輸出之間的相關性，它只對每次輸入進行同樣的運算並得到結果，沒有考慮到連續的輸入之間本身存在一種相關性，也就是說每次輸入都是獨立的。基於每次輸入都是獨立的假設，每次輸出都只與當前輸入有關，不能從之前的輸入以及輸出中得到有效的信息，這在許多情況下不是我們所期望的。RNN就是注意到了這種相關性並利用了這種相關性。RNN在
相關文章
- 1. RNN與LSTM
- 2. CNN、RNN與LSTM
- 3. RNN與LSTM學習
- 4. RNN與LSTM模型
- 5. CNN、RNN與LSTM（轉）
- 6. RNN與LSTM介紹
- 7. LSTM RNN
- 8. RNN、LSTM
- 9. RNN——LSTM
- 10. RNN/LSTM
- 更多相關文章...
- • XSL-FO 與 XSLT - XSL-FO 教程
- • PHP - AJAX 與 PHP - PHP教程
- • Composer 安裝與使用
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
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。
最新文章
- 1. eclipse設置粘貼字符串自動轉義
- 2. android客戶端學習-啓動模擬器異常Emulator: failed to initialize HAX: Invalid argument
- 3. android.view.InflateException: class com.jpardogo.listbuddies.lib.views.ListBuddiesLayout問題
- 4. MYSQL8.0數據庫恢復 MYSQL8.0ibd數據恢復 MYSQL8.0恢復數據庫
- 5. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【1】
- 6. 2018.04.30
- 7. 2018.04.30
- 8. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【3】
- 9. 你本是一個肉體，是什麼驅使你前行【2】
- 10. 【資訊】LocalBitcoins達到每週交易比特幣的7年低點
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. RNN與LSTM
- 2. CNN、RNN與LSTM
- 3. RNN與LSTM學習
- 4. RNN與LSTM模型
- 5. CNN、RNN與LSTM（轉）
- 6. RNN與LSTM介紹
- 7. LSTM RNN
- 8. RNN、LSTM
- 9. RNN——LSTM
- 10. RNN/LSTM