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RNN-入门教程
RNN-入门教程
RNN循环神经网络-基础模型
1.1.RNN-基础模型
【介绍】Jordan与Elman神经网络
【原理】RNN循环神经网络-基础模型
【应用】RNN的常见应用结构
【应用】RNN的延迟输出策略
1.2.RNN-实现案例
【代码】RNN案例-1vN模型-预测多时刻的输出
【代码】RNN案例-Nv1模型-预测末时刻的输出
【代码】RNN案例-NvN模型-预测下时刻的输出
【代码】RNN案例-NVM模型(Encoder-Decoder)
1.3.RNN的梯度计算
【推导】RNN的梯度计算(BPTT)
【推导】RNN的梯度计算方式(RTRL)
RNN循环神经网络-经典模型
2.1.LSTM-长短期记忆
【原理】LSTM长短期记忆网络
【解读】LSTM如何解决长期依赖问题
【代码】LSTM-代码实现例子
2.2.GRU-门控单元
【原理】GRU门控循环神经网络
【代码】GRU的代码与实现例子
2.3.BiRNN-双向循环
【原理】BiRNN-双向循环神经网络
【原理】BiRNN-代码实现例子
2.4.DRNN-深度循环
【原理】DRNN-深度循环神经网络
【推导】RNN的梯度计算(BPTT)
作者 : 老饼
发表日期 : 2022-06-26 13:50:02
更新日期 : 2025-04-20 21:18:22
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