六大基础深度神经网络之RNN

x0结果输出时,不仅会直接输出h0,还有一部分会与x1进行融合从而输出h1,x2时也同理,这样网络就会考虑到时间的前后信息

但如果输入信息很多,到x10000,那么x0的信息还需要考虑吗,有可能就根本不重要,所以就引入了LSTM(长短时记忆网络)

C为控制参数决定什么样的信息会被保留什么样的会被遗忘

⊗⊕是门,是一种让信息选择式通过的方法

相关推荐
梦云澜1 小时前
论文阅读(十二):全基因组关联研究中生物通路的图形建模
论文阅读·人工智能·深度学习
远洋录1 小时前
构建一个数据分析Agent:提升分析效率的实践
人工智能·ai·ai agent
IT古董2 小时前
【深度学习】常见模型-Transformer模型
人工智能·深度学习·transformer
沐雪架构师3 小时前
AI大模型开发原理篇-2:语言模型雏形之词袋模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
python算法(魔法师版)4 小时前
深度学习深度解析:从基础到前沿
人工智能·深度学习
kakaZhui4 小时前
【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
人工智能·深度学习·chatgpt·aigc·llama
struggle20255 小时前
一个开源 GenBI AI 本地代理(确保本地数据安全),使数据驱动型团队能够与其数据进行互动,生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI
人工智能·深度学习·目标检测·语言模型·自然语言处理·数据挖掘·集成学习
佛州小李哥5 小时前
通过亚马逊云科技Bedrock打造自定义AI智能体Agent(上)
人工智能·科技·ai·语言模型·云计算·aws·亚马逊云科技
云空6 小时前
《DeepSeek 网页/API 性能异常(DeepSeek Web/API Degraded Performance):网络安全日志》
运维·人工智能·web安全·网络安全·开源·网络攻击模型·安全威胁分析
AIGC大时代6 小时前
对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作关键词提取能力
论文阅读·人工智能·chatgpt·数据分析·prompt