网上关于LSTM的整理也已经很多了,最近学校上了text processing,被Lecturer的图片所吸引,所以偷偷截取了一点整理了下来,以备之后需要。 知乎的图片效果真是辣眼,看不清或者手机端可以访问 Blog 图解LSTM关键门 1 总体结构 将当前输入和上一个时刻的隐含层state拼接后,串接流过3个门控电路。 输入门:决定要在cell中添加多
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...