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Simple to GRU

在学习GRU之前应该先学习LSTM的原理,因为GRU就是Lstm的变体,而GRU以轻便简洁的优势应用于更多的场合。原论文 GRU结构 和LSTM不同,GRU主要由两个门组成:重置门,更新门。大概思路和LSTM相似,主要是将需要的信息获取,而舍弃不需要的信息。但GRU的结构更加简单,参数相比与LSTM要少很多。 r用来重置,z用来更新(同样使用sigmoid激活函数): 将重置分类r与h相乘...

Simple to LSTM

一句话,有时候单独拎出来难以理解,而放在整篇文章中,我们则容易通过联系上下文理解。什么叫联系上下文理解,就是把前文信息联系结合到当前语句上,这也是RNN的关键。基本概念:维基百科 RNN(Recurrent Neural Networks) Rnn本质是一个循环神经网络结构,将其展开,会得到一个序列结构,上一次的输出会作为下一次的输入(即前面的输入将会对后面的输入产生影响)。 这种链式的特征揭示了 R...