RNN和LSTM
rnn 循環神經網絡，(Recurrent Neural Network) 循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。在全連接神經網絡或者卷積神經網絡中，都素hi從輸入層到隱藏層再到輸出層的，層與層之間都的全連接的，但每層之間的結點是無連接的。這就導致當前神經元沒有前一個的記憶。而RNN的隱藏層之間的結點是有連接的，RNN的當前隱藏的輸入包含輸入層的輸出和上一個隱藏層的輸出。下圖是一個單獨的循環
相關文章
- 1. RNN和LSTM
- 2. rnn和lstm
- 3. RNN和LSTM學習
- 4. LSTM RNN
- 5. RNN、LSTM
- 6. RNN——LSTM
- 7. RNN/LSTM
- 8. RNN、LSTM、多層LSTM、Bi-LSTM
- 9. RNN、LSTM、GRU、DeepRNN和BiLSTM
- 10. RNN和LSTM原理推導
- 更多相關文章...
- • XLink 和 XPointer 語法 - XLink 和 XPointer 教程
- • Kotlin 類和對象 - Kotlin 教程
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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. RNN和LSTM
- 2. rnn和lstm
- 3. RNN和LSTM學習
- 4. LSTM RNN
- 5. RNN、LSTM
- 6. RNN——LSTM
- 7. RNN/LSTM
- 8. RNN、LSTM、多層LSTM、Bi-LSTM
- 9. RNN、LSTM、GRU、DeepRNN和BiLSTM
- 10. RNN和LSTM原理推導