循环神经网络基础
一、序列数据
1.概念:前后数据具有关联性
二、语言模型
1.概念
2.语言模型计算序列概率公式
三、循环神经网络
1.隐藏状态
2.文本生成例子
3.RNN通过时间反向传播
四、门控循环单元
1.引入门的循环网络
2.候选隐藏状态
3.隐藏状态
4.GRU--引入门控机制的循环网络
五、长短期记忆网络
1.候选记忆细胞
2.记忆细胞与隐藏状态
1.概念:前后数据具有关联性
1.概念
2.语言模型计算序列概率公式
1.隐藏状态
2.文本生成例子
3.RNN通过时间反向传播
1.引入门的循环网络
2.候选隐藏状态
3.隐藏状态
4.GRU--引入门控机制的循环网络
1.候选记忆细胞
2.记忆细胞与隐藏状态