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  • 深入浅出LSTM神经网络

    使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，是深度学习最广为人知的成果，但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。而根据深度学习三大牛的阐述，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由加州大学圣迭戈分校（UCSD）研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chase Lipton撰写，用浅显的语言解释了卷积网络的基本知识，并介绍长短期记忆（L

    LSTM

    CSDN . 2020-07-27 950

  • 关于RNN和LSTM基础知识了解

    一、RNN 递归神经网络（RNN）被提出用来处理80年代的输入序列时间信息。1993年，神经历史压缩器系统解决了“非常深度学习”任务，该任务需要及时展开RNN中的1000多个后续层。如图1所示，在传统的建模活动（例如前馈神经网络）中，我们显然会看到固定输入大小到固定输出大小的固定网络。在前馈神经网络的包围下，我们得到图1.b以揭示RNN的可区分性。 RNN能将输入动态更改为包含多个输入向量，每时间

    LSTM

    csdn . 2020-03-22 775

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