【嵌牛导读】 TensorFlow实现多层LSTM
【嵌牛鼻子】TensorFlow 多层LSTM
【嵌牛提问】如何使用TensorFlow实现多层LSTM?
【嵌牛正文】
参考文章：https://www.cnblogs.com/pinking/p/9362966.html
https://blog.csdn.net/qq_27655147/article/details/79403662
Long Short Term 网络即为LSTM，是一种循环神经网络（RNN），可以学习长期依赖问题。RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。LSTM 通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个 sigmoid 神经网络层和一个 pointwise 乘法操作。LSTM 拥有三个门，来保护和控制细胞状态。
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/felngctx.html
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