然后,我们把细胞状态输入 tanh(把数值调整到 1 和 1 之间)再和 S 形网络层的输出值相乘,部这样我们就可以输出想要输出的分。 2. LSTM的变种以及前向、反向传播 目前所描述的还只是一个相当一般化的 LSTM 网络。但并非所有 LSTM 网络都和之前描述的一样。事实上,几乎所有文章都会改进 LSTM 网络得到一个特定版...
大家都知道RNN网络,存在比较严重的问题就是梯度消失问题,历史的信息特征无法得以保留。于是乎,就出现了LSTM这样的结构。其实LSTM结构最终的是它的遗忘门。遗忘门的根本作用在于它的选择性的记忆历史特征,并将它通过数据展现给当前时间节点的数据。
然后,我们把细胞状态输入 tanh(把数值调整到 1 和 1 之间)再和 S 形网络层的输出值相乘,部这样我们就可以输出想要输出的分。 2. LSTM的变种以及前向、反向传播 目前所描述的还只是一个相当一般化的 LSTM 网络。但并非所有 LSTM 网络都和之前描述的一样。事实上,几乎所有文章都会改进 LSTM 网络得到一个特定版...