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pytorch学习笔记-----递归神经网络RNN 与LSTM

用途：

        CNN一般用于图像处理中

        RNN一般用于自然语言处理

特征的时序相关性：

        每一次训练都考虑到之前的结果（有了时序性的连接）

        前一时刻的隐层输出反过来作为下一次隐层输入的一部分

 

pytorch学习笔记-----递归神经网络RNN 与LSTM_第1张图片

 pytorch学习笔记-----递归神经网络RNN 与LSTM_第2张图片

存在问题：个人理解RNN网络会考虑到所有的之前的结果，如果时序很长，那必然会导致前后关联没那么大，这样效果不好

LSTM：

为解决这一问题，有选择性进行时序信息遗忘

加入C参数控制单元，可以改变模型的复杂度，选择要保留的信息

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