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 . 2020-07-27 940
CNN与RNN对比 CNN+RNN组合方式
CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的对比，以及各种组合方式。 一、CNN与RNN对比 1. CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2. 相同点： 传统神经网络的扩展。 前向计算产生结果，反向计算模型更新。 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 3. 不同点 CNN空间扩展，神经元与特征卷积;RNN时间扩展，神经元与多个时
rnn
今日头条 . 2020-02-08 1030
放弃 RNN 和 LSTM 吧，它们真的不好用
2014 年 RNN/LSTM 起死回生。自此，RNN/LSTM 及其变种逐渐被广大用户接受和认可。起初，LSTM 和 RNN 只是一种解决序列学习和序列翻译问题的方法（seq2seq），随后被用于语音识别并有很好的效果，比如 Siri，Cortana，Alexa 等；此外，这种技术在机器翻译领域也有应用，比如 Google Translate。 2015-2016 年，新的 ResNet 和 A
编码器
未知 . 2018-04-25 830
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