lstm网络

图片来源@视觉中国文｜脑极体身为现代都市人，如果没有一点“焦虑感”，简直都不好意思跟人打招呼。什么，你竟然每天都乐观积极正能量，是不是家里有矿？佛系生活，跟不思进取有区别吗？适当焦虑，确实有助于人们努力奋斗、实现自我，但长时间地沉浸在焦虑之中，却有可能导致身体的炎性，加快衰老进程，更严重的，带来

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本文转自 deeplearning4j 目录前馈网络递归网络沿时间反向传播梯度消失与梯度膨胀长短期记忆单元（LSTM）涵盖多种时间尺度代码示例与注释资源 本页旨在帮助 神经网络 学习者了解递归网络的运作方式，以及一种主要的递归网络，即LSTM的功能和结构。

使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，是深度学习最广为人知的成果，但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。而根据深度学习三大牛的阐述，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。本文由加州大学圣迭戈分校（UCSD）研究机器学习理论和应用的博士生Zachary Chas