摘要：
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计 阅读全文
posted @ 2017-10-23 12:09
bonelee
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摘自：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764 写得非常好 见原文 长短时记忆网络的思路比较简单。原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。那么，假如我们再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，那么问题不就解决了么？如下图所示： 阅读全文
posted @ 2017-10-23 10:34
bonelee
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摘要：
LSTM入门学习 摘自：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51234311 下面先给出LSTM的网络结构图： 看到网络结构图好像很复杂的样子，其实不然，LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已，这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法。 阅读全文
posted @ 2017-10-23 10:08
bonelee
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摘要：
摘自：http://www.voidcn.com/article/p-ntafyhkn-zc.html （二）LSTM模型 1.长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT 阅读全文
posted @ 2017-10-23 09:47
bonelee
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