RNN隱藏層的兩種計算方法GRU和LSTM
本篇文章主要介紹兩種RNN的隱藏層信息計算方法GRU（Gated Recurrent Units）和LSTM（Long-Short-Term-Memories），這兩種隱藏層的計算方法通過引入門（Gate） 的機制來解決RNN的梯度消失問題，從而學習到長距離依賴。 這裏說的隱藏層計算方法指的是如何計算下個時刻的隱藏層信息，標準RNN中計算 方法是： 而LSTM和GRU可以理解爲計算ht的另一種方法
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