”循环神经网络“ 的搜索结果

     手动实现循环神经网络RNN,并在至少一种数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络,并在至少一种数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等...

     对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代,并在二十一世纪初发展为深度学习(deep learning)算法之一 [2] ,其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory ...

     循环神经网络进阶 当时间步数较大或者时间步较小时,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因,循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列...

     因此,就有了现在的循环神经网络,他的本质是:拥有记忆的能力,并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此,他的输出就依赖于当前的输入和记忆。 网络结构及原理 循环神经网络的基本结构特别简单,就是将网络的输出...

     一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,另一种是结构递归神经网络(recursive neural network)。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵,而结构递归神经网络利用相似的神经网络...

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