RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru

rnn原理:https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru_第1张图片

其中每个圆圈可以看作是一个单元,而且每个单元做的事情也是一样的,因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN,就是一个单元结构重复使用

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru_第2张图片

RNN中的结构细节: 
1.可以把StSt当作隐状态,捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样,考的时候记住了你能记住的所有信息。 
2.otot是由当前时间以及之前所有的记忆得到的。就是你考研之后做的考试卷子,是用你的记忆得到的。 
3.很可惜的是,StSt并不能捕捉之前所有时间点的信息。就像你考研不能记住所有的英语单词一样。 
4.和卷积神经网络一样,这里的网络中每个cell都共享了一组参数(U,V,

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