接下来,我们可以将自己实现的LSTM与Paddle内置的LSTM在输出值的精度上进行对比,这里首先根据Paddle内置的LSTM实例化模型(为了进行对比,在实例化时只保留一个偏置,将偏置bihbih设置为0),然后提取该模型对应的参数,进行参数分割后,使用相应参数去初始化自己实现的LSTM,从而保证两者在参数初始化时是一致的。 2.将自定义...
不过即使RNN的模型非常简单,但提供了一个非常好的循环结构模型,为其它模型的产生提供了非常大的引导作用。 比较成功的一个案例就是LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆模型)。 LSTM是一种拥有三个门结构的特殊网络结构,输入门,遗忘门,输出门。 LSTM通过一些门的结构让信息有选择性地影响RNN中每一个时刻的状态。
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