在隨機取樣**那個，每個樣本是原始序列上任意擷取的一段序列。相鄰的兩個隨機小批量在原始序列上的位置不一定相毗鄰。因此，無法用乙個小批量的最終時間步的隱藏狀態來初始化下乙個小批量的隱藏狀態。在訓練模型時，每次隨機取樣前都需要重新初始化隱藏狀態
相鄰的兩個隨機小批量在原始序列上的位置相毗鄰。這時候，可以用乙個小批量最終時間步的隱藏狀態來初始化下乙個小批量的隱藏狀態
從而使下乙個小批量的輸出也取決於當前小批量的輸入，並如此迴圈下去。
這對實現迴圈神經網路造成了兩方面影響：一方面，在訓練模型時，只需要在每乙個迭代週期開始時初始化隱藏狀態；另一方面，當多個相鄰小批量通過傳遞隱藏狀態串聯起來時，模型引數的梯度計算將依賴所有串聯起來的小批量序列。
迴圈神經網路學習
1.迴圈神經網路的應用 2.迴圈神經網路vs卷積神經網路 迴圈神經網路所做的任務 rnn和cnn的區別 1.基本結構 隱層的資料被存入到乙個 記憶 單元中 存在 記憶 中的資料會被作為另外乙個輸入與原始輸入一起輸入到神經網路中。2.深度rnn 3.雙向rnn 結構 優勢 當需要判斷乙個詞的語義時，需...
迴圈神經網路 機器學習 迴圈神經網路知識要點
迴圈神經網路特點是可以挖掘出資料序列之間的關係資訊，實際使用中每乙個樣本的輸入是資料序列，也就是一系列的資料，其中的每個資料是乙個時間步。rnn層也是由乙個或者多個神經元組成的，每個神經元的輸入由兩部分構成，一部分是序列資料中的某乙個資料，另一部分是這個資料的前乙個資料經過迴圈層神經元時，神經元輸出...
迴圈神經網路
原文 迴圈神經網路也可以畫成下面這個樣子 對於語言模型來說，很多時候光看前面的詞是不夠的，比如下面這句話 我的手機壞了，我打算 一部新手機。可以想象，如果我們只看橫線前面的詞，手機壞了，那麼我是打算修一修？換一部新的？還是大哭一場？這些都是無法確定的。但如果我們也看到了橫線後面的詞是 一部新手機 那...