这篇思维导图介绍了循环神经网络
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循环神经网络思维导图模板大纲
为什么选择序列模型思维导图模板大纲
为了更好地处理序列数据
循环神经网络模型思维导图模板大纲
传统神经网络无法处理序列数据
前一层激励会被传递到后一层
每个时间步共享参数
前向传播
通过时间的反向传播
一对一、一对多、多对一、多对多(长度相同)、多对多(长度不同)
语言模型和序列生成思维导图模板大纲
可以通过序列采样了解模型学习的成果
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RNN的梯度问题思维导图模板大纲
梯度消失思维导图模板大纲
反向传播时梯度指数性下降
导致传统RNN难以处理长期依赖
梯度爆炸思维导图模板大纲
反向传播时梯度指数性上升
通过梯度修剪解决
思维导图模板大纲
传统RNN的改进思维导图模板大纲
门控循环单元(GRU)思维导图模板大纲
双向RNN
深层RNN
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