雙向迴圈網路應用例子
句子1： he is tom wody，one human。
句子2：he is tom cat， one animal。
he is tom___ 如果想要知道空格是cat還是wody，則需要，了解空格後的語句是human還是animal。 由於普通網路傳遞的單向性， 是不能夠訓練處乙個網路來**空格中單詞的。雙向迴圈網路就在這種情況下應運而生。其結構如下
輸出深層迴圈網路
深層迴圈網路其實就是多層迴圈網路的堆疊，一般對於迴圈網路進行堆疊的網路較少，且堆疊最多不會超過5層。其結構如下圖所示
這是乙個三層的迴圈神經網路。每乙個時間的輸出都是由三層網路輸出堆疊而成。
深層迴圈神經網路（DRNN）
深層迴圈神經網路 drnn drnn可以增強模型的表達能力，主要是將每個時刻上的迴圈體重複多次，每一層迴圈體中引數是共享的，但不同層之間的引數可以不同。drnn結構圖如圖5所示。tensorflow中可以通過rnn cell.multirnncell lstm number of layer 來構建...
雙向迴圈神經網路tensorflow實現
雙向迴圈神經網路不僅能捕獲當前狀態與之前狀態的聯絡，也能捕獲與之後的狀態的聯絡。coding utf 8 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input ...
迴圈神經網路
原文 迴圈神經網路也可以畫成下面這個樣子 對於語言模型來說，很多時候光看前面的詞是不夠的，比如下面這句話 我的手機壞了，我打算 一部新手機。可以想象，如果我們只看橫線前面的詞，手機壞了，那麼我是打算修一修？換一部新的？還是大哭一場？這些都是無法確定的。但如果我們也看到了橫線後面的詞是 一部新手機 那...