【人工智能与深度学习】RNN、GRU、远程服务管理、注意力、Seq2 搜索引擎和内存网络

【人工智能与深度学习】RNN、GRU、远程服务管理、注意力、Seq2 搜索引擎和内存网络底层原理介绍

  • 深度学习架构
    • 循环神经网络(RNN)
    • 循环网络:摊开循环的网络的循环
    • 循环神经网络的技巧
    • 乘法模组
    • 注意模组
    • 门控循环单元(GRU)
    • 长期短期记忆(Long Short-Term Memory,简称LSTM)
    • 序列到序列模型
    • 序列到序列加注意模型
    • 记忆网络

深度学习架构

在深度学习中,有不同的模组来实现不同的功能。深度学习的专业知识包括设计架构以完成特定任务。这是有点像过去使用算法编写的程序对计算机来发出指令,深度学习将复杂的功能简化为一些图形模组&#x

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