文件名称:
【人工智能学习】【十一】循环神经网络进阶
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文件大小: 322kb
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：RNN的问题
RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）主要应用在自然语言处理、机器翻译、情感分析、时序序列问题。这些的功能的共同特点是具有时序性。卷积神经网络是没有记忆性的（我对这句话的理解是神经元之间没有信息传递，各个WWW矩阵是独立计算的，当然不是说整个网络没有记忆，只是记忆是独立的），RNN通过神经元之间的信息传递保留了记忆（就是一个state变量，加变量是为了增加模型的非线性表达能力），但在长序列，即长时间步的问题上，梯度消失会让网络变得不可训练。
Ht=f(XtWxh+Hh−1Whh+bh)H_t=f(X_tW_{xh}+H_{h-1}W_{hh}+
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