2017年10月22日
技能｜三次简化一张图：一招理解LSTM/GRU门控机制
摘要： 作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术， 目前已在自然语言处理， 语音识别， 视频识别等领域取得重要突破， 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用。LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体，它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题，但是它们的内部结构看上 阅读全文
posted @ 2017-10-22 15:37 Django's blog 阅读(1461) 评论(0) 推荐(0) 编辑