由上面两幅图可以观察到,LSTM结构更为复杂,在RNN中,将过去的输出和当前的输入concatenate到一起,通过tanh来控制两者的输出,它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。 而LSTM为了能记住长期的状态,在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出,增加的这一路就是细胞状态,也就是途中最上面的一条通路。事...
我的理解RNN网络训练方式类似于之前学习CNN(卷积神经网络)。 为什么这么说那?序列x0,x1…xt跟CNN中一个一个的迭代输入数据很类似有木有。同样是放进一个数据去训练一遍,然后再放进一个数据。你品! 而图中循环网络结构A好比CNN中的权值共享,不断输入数据进入网络来更新A,这不就是更新权重吗。你再品! 同时RNN...
lstm和RCNN有什么区别 lstm和rnn的关系 长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 要讨论LSTM的话,需要了解一下RNN(循环神经网络),那到底什么是RNN呢? 循环神经网络...
LSTM是由一系列LSTM单元(LSTM Unit)组成,相比于原始的RNN的隐藏层(hidden state), LSTM增加了一个细胞状态(cell state)或者是单元状态,他在单元的最上面那条线进行更新。 LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。 一个cell当中被放置...