小白学习keras教程】五、基于reuters数据集训练不同RNN循环神经网络模型

网友投稿 525 2022-05-29

【小白学习keras教程】五、基于reuters数据集训练不同RNN循环神经网络模型

@Author:Runsen

文章目录

循环神经网络RNN

Load Dataset

1. Vanilla RNN

2. Stacked Vanilla RNN

3. LSTM

4. Stacked LSTM

循环神经网络RNN

前馈神经网络(例如 MLP 和 CNN)功能强大,但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化

换句话说,它们不具有先前输入的“记忆”

例如,考虑翻译语料库的情况。 你需要考虑 “context” 来猜测下一个出现的单词

RNN 适合处理顺序格式的数据,因为它们具有 循环 结构

换句话说,他们保留序列中早期输入的记忆

但是,为了减少参数数量,不同时间步长的每一层需要共享相同的参数

机器学习 神经网络

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:2020-10-12:在做分布式集群时候一般会产生什么问题?
下一篇:IDEA 远程协作编程,结对编程工具 Code With Me
相关文章