您现在的位置是：首页 >技术交流 >Python深度学习026：基于Pytorch的典型循环神经网络模型RNN、LSTM、GRU的公式及简洁案例实现（官方）网站首页技术交流

Python深度学习026：基于Pytorch的典型循环神经网络模型RNN、LSTM、GRU的公式及简洁案例实现（官方）

惊鸿若梦一书生 2023-05-29 16:00:03
简介Python深度学习026：基于Pytorch的典型循环神经网络模型RNN、LSTM、GRU的公式及简洁案例实现（官方）

文章目录

1. 简介

循环神经网络（也有翻译为递归神经网络）最典型的三种网络结构是：

  • RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）
  • LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）
  • GRU（Gate Recurrent Unit，门控循环单元）

2. 参数的理解

2.1. 层数的概念

理解参数的含义非常重要，否则，你不知道准备什么维度的输入数据送入模型

先看一下 两层双向lstm的网络结构，两层（双层）、双向的概念：

  • 两层：跟深层堆叠神经网络里面的层的概念是类似的，如图绿色是第一层&#x
风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

站长推荐