文件名称:
10.1 RNN,LSTM,.GRU递归神经网络学习笔记
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章目录概念LSTM
RNN是用于处理大小可变的有序数据的一类模型
即使对固定输入输出的模型，RNN也非常有用
我们想对输入序列化处理，这里我们收到一个固定大小的输入，如一个图形，我们要做出分类决策，即图像中的数字分类，我们不是做单一的前向传播，而是观察图片的各种不同部分，然后在完成一组观察后做出最终决策。
概念
总体而言每个RNN都有这样一个小小的循环核心单元，它把x作为输出传入RNN，RNN有一个内部隐藏态（internal hidden state），内部隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新，然后这一内部隐藏态会把结果反馈至模型，当模型下次读取时，通常我们想让RNN，在每一时步都能
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