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循环神经网络与自然语言处寒小2018-主要内 循环神经网多种BPTT 细胞”与七 深度学习第4

循环神经网络经典应o模 七 深度学习第4

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神经网络到循环神经网七 深度学习第4

循环神经网 RNN引入 七 深度学习第4

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循环神经网络之结Xt是时间t处的输St是时间t处的 ”，St=f(UXt+WSt−1)，f可以是tanh七 深度学习第4

循环神经网络之结构 输出Ot由当前时间及之前所有的 七 深度学习第4

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不同类型的双向直观理解：双向RNN叠七 深度学习第4

不同类型的双向和双向RNN的区别是每一步/每个时间点我们设定多层结七 深度学习第4

MLP(DNN)与CNN用BPBPTT和BP是一个思路，只不过既然有step，就和时间t有关七 深度学习第4

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COCO数据集ØØ5句话描述/七 深度学习第4

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循环神经网络之前面提到的RNN解决了，对之前的信息保存的问n看 nn很可惜随着时间间隔不断增大时，RNN会丧失学习到连n也就是说， n七 深度学习第4

循环神经网络之LSTM是RNN一种，大体结构几乎一样。区别是 七 深度学习第4

循环神经网络之 之前提到的RNN结构如七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

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循环神经网络之 LSTMo 七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

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循环神经网络之 o细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一些 七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

循环神经网络之通过“门”让信息选择性通过，来去除或者增加信息到细胞包含一个sigmoid神经网络层个pointwiseSigmoid层输出0到1之间的概率值，描述每个部分有多少量可以通0代表“不许任何量通过”，1就指“允许任意量通七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的几个关键“门”与操第1七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的几个关键“门”与操ŒSigmoid 七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的几个关键“门”与操Œ更新Ct-1为把旧状态与ft 七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的几个关键“门”与操 首先运行一个sigmoid层来确定细胞sigmoid 比如我们可能需要单复数信息来确定输出“他”还是“他七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

LSTM的变变种Ø增加“peepholeØ七 深度学习第4UnderstandingLSTMNetworks,colah,

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GatedRecurrentUnitGRU)，2014