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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語言處寒小2018-主要內(nèi) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)多種BPTT 細胞”與七 深度學習第4

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng) RNN引入 七 深度學習第4

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之結(jié)Xt是時間t處的輸St是時間t處的 ”，St=f(UXt+WSt?1)，f可以是tanh七 深度學習第4

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之結(jié)構(gòu) 輸出Ot由當前時間及之前所有的 七 深度學習第4

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不同類型的雙向直觀理解：雙向RNN疊七 深度學習第4

不同類型的雙向和雙向RNN的區(qū)別是每一步/每個時間點我們設(shè)定多層結(jié)七 深度學習第4

MLP(DNN)與CNN用BPBPTT和BP是一個思路，只不過既然有step，就和時間t有關(guān)七 深度學習第4

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COCO數(shù)據(jù)集??5句話描述/七 深度學習第4

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前面提到的RNN解決了，對之前的信息保存的問n看 nn很可惜隨著時間間隔不斷增大時，RNN會喪失學習到連n也就是說， n七 深度學習第4

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之LSTM是RNN一種，大體結(jié)構(gòu)幾乎一樣。區(qū)別是 七 深度學習第4

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之 之前提到的RNN結(jié)構(gòu)如七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之 o細胞狀態(tài)類似于傳送帶。直接在整個鏈上運行，只有一些 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之通過“門”讓信息選擇性通過，來去除或者增加信息到細胞包含一個sigmoid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層個pointwiseSigmoid層輸出0到1之間的概率值，描述每個部分有多少量可以通0代表“不許任何量通過”，1就指“允許任意量通七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的幾個關(guān)鍵“門”與操第1七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

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LSTM的幾個關(guān)鍵“門”與操?更新Ct-1為把舊狀態(tài)與ft 七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的幾個關(guān)鍵“門”與操 首先運行一個sigmoid層來確定細胞sigmoid 比如我們可能需要單復(fù)數(shù)信息來確定輸出“他”還是“他七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的變變種?增加“peephole?七 深度學習第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

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GatedRecurrentUnitGRU)，2014