LSTM神经网络之前向反向传播算法

上篇文章我们已经学习了循环神经网络的原理,并指出RNN存在严重的梯度爆炸和梯度消失问题,因此很难处理长序列的数据。本篇文章,我们将学习长短期记忆网络(LSTM,Long Short Term Memory),看LSTM解决RNN所带来的梯度消失和梯度爆炸问题。1.从RNN到LSTMRNN模型具有如下所示的结构,其中每个索引位置t都有一个隐藏状态$h^{(t)}$。如果省略每层的$o^{(t)},L

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循环神经网络之前向反向传播算法

前面我们已经介绍了深度神经网络和卷积神经网络,这些算法都是前向反馈,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们学习输出和模型间有反馈的神经网络,循环神经网络(Recurrent Neual Networks),其广泛应用于自然语言处理中的语音识别,书写识别和机器翻译等领域。1.RNN简介前面介绍的DNN和CNN之中,训练样本的输入和输出都是确定的。但对于训练样本输入是连续的序列,训练样本长度不同的

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