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上传时间: 2021-01-06
详细说明：动手学深度学习_41循环神经网络1.1 GRU1.2 LSTM1.3 深层RNN深度循环神经网络1.4 双向RNN双向循环神经网络2 机器翻译3 注意力机制与Seq2seq模型3.1注意力机制3.2 注意力机制框架3.3 点积注意力3.4 引入注意力机制的Seq2seq模型4 Transformer4.1多头注意力层4.2 位置编码4.3 解码器
1循环神经网络
1.1 GRU
RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）
Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)
H_{t} = ϕ(X_{t}W_{xh} + H_{t-1}W_{hh} + b_{h})
Ht=ϕ(Xt
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