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上传时间: 2021-02-25
详细说明：系列的第一篇概览了一下深度学习中的基本概念。第二篇介绍了深度学习的历史背景，以及如何高效地训练神经网络。而这一篇当中，我们将一起认识自然语言处理领域的核心：序列学习。图1：长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接，但他们对性能提升帮助不到，所以常被忽略。生活中的所有事物都是与时间相关的，也就形成了一个序列。为了对序列数据（文本、演讲、视频等）我们可以使用神经网络并导入整个序列，但是这样我们的数据输入尺寸是固定的，局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外，就会产生更大的问题。所以我们需要的是：能对任意长度序列
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