博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
LSTM(long short term memory)长短期记忆网络
阅读量:4925 次
发布时间:2019-06-11

本文共 421 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

 

bags of word(WOE)

它的基本思想是假定对于一个文本,忽略其词序和语法、句法,仅仅将其看做是一些词汇的集合,而文本中的每个词汇都是独立的

 

循环神经网络(recurrent neural networks)

会考虑到词序,基于对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义

当相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小时,RNN 可以学会使用先前的信息。但是,在这个间隔不断增大时,RNN 会丧失学习到连接如此远的信息的能力

 

LSTM(long short term memory)长短期记忆网络

是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息

 LSTM 拥有三个门,来保护和控制细胞状态:遗忘门、输入门、输出门

 

RNN生成古诗词 tensorflow python

RNN LSTM  电影评论 R tensorflow

转载于:https://www.cnblogs.com/Hyacinth-Yuan/p/8182942.html

你可能感兴趣的文章
Java_基础_关键字_volatile
查看>>
American Heritage usaco
查看>>
BZOJ 3689 异或之
查看>>
sublime运行错误
查看>>
vue中渲染页面,动态设置颜色
查看>>
理清cordova插件的调用流程
查看>>
【20170926】【软工】第一次个人项目——数独
查看>>
【poj1741 Tree】
查看>>
如何控制oracle RAC 进行并行运算
查看>>
学习总结-封装、继承、多态。
查看>>
c++程序设计原理与实践 第四章部分答案
查看>>
面向对象目的选层电梯作业总结
查看>>
Tensorflow图像处理
查看>>
版本号的意义
查看>>
Java基础学习总结——Java对象的序列化和反序列化
查看>>
java运算符
查看>>
Poj3468 A Simple Problem with Integers (分块)
查看>>
级联保存
查看>>
Python自学知识点----Day02
查看>>
phpcms 大杂烩
查看>>