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1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

目录

CNN 

RNN 

3种RNN模型 

简单RNN

LSTM （长短期记忆模型）

GRU

参考论文 

CNN 

CNN是卷积神经网络1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第1张图片

 1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第2张图片

提取图片特征1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第3张图片

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第4张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第5张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第6张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第7张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第8张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第9张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第10张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第11张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第12张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第13张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第14张图片、

在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第15张图片1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第16张图片

RNN 

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3种RNN模型 

简单RNN

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1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第22张图片

 

 

 

 

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第23张图片 H就是每层神经元所产生的一个输出信号，输出层产生的信号经过输出函数转化为最终输出

随着循环次数的增加 

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 就是说简单的RNN模型容易导致梯度消失以及梯度爆炸的问题

整体框架类似于数电里的状态机、时序逻辑电路

LSTM （长短期记忆模型）

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S函数返回0到1，T函数返回-1到1 

 

而T 

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第26张图片 1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第27张图片

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当遗忘门值为0时，意味着上期记忆完全遗忘 ；为1时，完全保留

输入们用来更新记忆

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简单RNN种

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1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第33张图片 

GRU

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更新门与重置门 

 

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1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第37张图片 1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文_第38张图片http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
https://arxiv.org/pdf/1412.3555v1.pdf

参考论文 

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