ot=σ(Wo[ht−1,xt]+bo) 2 LSTM中RNN原始结构 2. 保留原始RNN的输出结构,即输入x和上一个时刻的隐含层h(t-1)。 紫色部分的意思是,在LSTM中也一样保留着原始RNN的输出结构,只是在这个结构的基础上,我们加上了一系列的门控,归根到底的RNN root结构还是会保留的。这里也是为了便于记忆。 \large \tilde ...
那让我们来试试简单的版本,GRU (Gated Recurrent Unit),相当琐碎。 尤其是这一个,被称为 minimal GRU: 更多图解 LSTM 个多各样的变体如今很常见。下面就是一个,我们称之为深度双向 LSTM: DB-LSTM(参见论文:End-to-end Learning of Semantic Role Labeling Using Recurrent Neural Networks ) 剩下的也不需要...