2020年5月15日
LSTM与BiLSTM
摘要： 1. LSTM原理 由我们所了解的RNN可知，RNN结构之所以出现梯度爆炸或者梯度消失，最本质的原因是因为梯度在传递过程中存在极大数量的连乘，为此有人提出了LSTM模型，它可以对有价值的信息进行记忆，放弃冗余记忆，从而减小学习难度。 与RNN相比，LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h 阅读全文
posted @ 2020-05-15 11:12 123李晓婷 阅读(4051) 评论(0) 推荐(0) 编辑