LSTM block和cell区别 LSTM的结构中每个时刻的隐层包含了多个memory blocks(一般我们采用一个block),每个block包含了包含一个Cell(有多个memory cell组成)和三个gate,一个基础的结构示例如下图: 一个memory cell只能产出一个标量值,一个block能产出一个向量。 The nomenclature is a bit confusin
标准RNN cell状态更新公式如下所示: ht=f(whht−1+wxxt) 解释: RNN cell当前时刻的hidden state ht 由上一时刻的hidden state ht−1 和当前时刻的input vector xt 共同决定,RNN的训练过程实际上是根据loss 调整 wh 和wx 两个参数矩阵的过程。 标准GRU cell状态更新公式如下所示: zt=σ(wz,hht−1...
比如，如果过输入的语言文本太长了，LSTM表现任然不尽如人意，因为距离当前时间点太遥远的一些词已经“记...
两者在这方面差别不算太大。总结就是，LSTM中的和GRU中的在整体形式上没有区别，都是先对历史...