python中怎么使用tensorflow构建长短时记忆LSTM
LSTM简介1、RNN的梯度消失问题在过去的时间里我们学习了RNN循环神经网络,其结构示意图是这样的:其存在的最大问题是,当w1、w2、w3这些值小于0时,如果一句话够长,那么其在神经网络进行反向传播与前向传播时,存在梯度消失的问题。0.925=0.07,如果一句话有20到30个字,那么第一个字的隐含层输出传递到最后,将会变为原来的0.07倍,相比于最后一个字的影响,大大降低。其具体情况是这样的:长短时记忆网络就是为了解决梯度消失的问题出现的。2、LSTM的结构原始RNN的隐藏层只有一个状态h,
2023.05.22 12:32:14
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