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从 RNN 到 LSTM (Short-Term Memory)
理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列,然而在实际中,如果序列过长会导致优化时出现梯度消散(the vanishing gradient problem)的问题,在实际中一把会规定一个最大长度,当序列长度超过规定长度后会对序列进行
截断
;
1. variant:GRU(gated recurrent unit)
z
t
=
σ
(
W
z
⋅
[
h
t
−
1
,
x
t
]
)
r
t
=
σ
(
W
r
⋅
[
h
t
−
1
,
x
t
]
)
h
~
t
=
tanh
(
W
⋅
[
r
t
∗
h
t
−
1
,
x
t
]
)
h
t
=
h
t
−
1
∗
(
1
−
z
t
)
+
h
~
t
∗
z
t
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原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422582.html
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