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上传时间: 2021-01-06
详细说明：Class13-循环神经网络进阶
1.1 引入
1.1.1 Recurrent Neural Network, RNN
用于处理带有‘时序性’的数据，数据中一个unit与其前后unit有关.
RNN网络结构：
从上式可以看到：Ht−1H_{t-1}Ht−1为t−1t-1t−1时刻的隐藏层输入，XtX_tXt为t时刻的输入。
比较神经网络（NN）的公式：$HW+b ,我们可以看到之前时刻, 我们可以看到之前时刻,我们可以看到之前时刻H_{t-1}$增加的影响。
1.1.2 GRU(Gate Recurrent Unit的简称)
GRU为循环神经网络的一种，增加门控制：
分析上式可发现：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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