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drnn，其中number_of_layer表示了有多少層。
在我們構建自己的任務模型時，往往會設定dropout來讓構建的網路模型更加健壯，類似在卷積神經網路只在最後全連線層使用dropout，drnn一般只在不同層迴圈體結構中使用dropout，而不在同一層的迴圈體結構中使用。即從時刻t-1傳遞到t時刻時，rnn不進行狀態的dropout，但在同一時刻t中，不同層迴圈體之間會使用dropout，圖6展示了drnn中使用dropout，其中實線箭頭表示不使用dropout，虛線箭頭表示使用dropout。
Tensorflow 深層神經網路
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初探深層神經網路
深度學習與深層學習網路 tensorflow中，tensor就是多維陣列，維基百科對深度學習的精確定義為 一類通過多層非線性變換對高複雜性資料建模演算法的合集 因為深層神經網路是實現 多層非線性變換 最常用的一種方法，所以在實際中基本上可以認為深度學習就是深層神經網路的代名詞。從維基百科給出的定義可...
神經網路深層網路實現
隨機初始化資料 確定迭代次數 進入迭代迴圈 前向傳播,主要目的是計算出al 分輔助函式的好處 計算cost 計算 dal 目的是初始化反向傳播的起點 反向傳播,主要目的是計算出grads 分輔助函式的好處 更新引數 達到了指定的迭代次數,退出迴圈 dropout正則化 應用 在計算機視覺中十分常見 ...