RNN和LSTM
- RNN（遞歸神經網絡） 當我們閱讀這篇文章的時候，並不是每次都從頭開始思考每個詞每句話的意思，我們會自然而然地根據之前的語境（也即前面的詞）去理解每個詞、每句話。這就是說我們的想法是有持久性的。 傳統的神經網絡對於事件的時序性似乎沒有什麼好辦法，比如現在要對電影中每個時間點發生的事件進行分類，傳統的CNN並不會利用對電影先前時間的推理來得到後者的結果。 RNN解決了這個問題。它是具有循環的網絡
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