RNN的bp

2018-07-13 本文已影响0人竹生爱学习

RNN的权重向下层输出的同时，会将权重返回到本层的输入处，和下一次的输入加和

RNN结构

RNN只用了一个权重保存节点的状态，LSTM用了两个权重来保存，新加的状态称为单元状态（cell stat）

C和H两个状态

对长程记忆和短程记忆的控制，可以参考LSTM单元来了解：

LSTM结构

LSTM用三个门来控制数据的流动：f,i,o，其中forget门控制 $C_{t-1}到C_t的$ 量，input门控制 $h_{t-1}和x_t到C_t的量$ ，output门控制 $C_{t}到h_t的量$

GRU有两个门，一个状态：
输入门、遗忘门、输出门变为两个门：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）

GRU