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理解神经网络:从神经元到RNN、CNN、深度学习(3)

理解神经网络:从神经元到RNN、CNN、深度学习


RNN在自然语言处理上展现了非常巨大的成功,尤其是它们的变种LSTM,它可以比RNN回顾得更多的。如果你对LSTM感兴趣,我建议你参考一下文章:在这篇文章中,我尝试去全面的介绍神经网络,从最基本的结构,一个神经元,到最有效的神经网络类型。这篇文章的目标是使更多的的读者了解神经网络如何从0开始构建,它被应用在哪一些领域,以及它的一些最成功的种类有哪些。我明白有还有很多其他流行的神经网络种类,将打算在下一篇文章中涉及,如果你想要早一点覆盖到某些主题,请向我建议。雷锋网雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)参考:://stats.stackexchange.com/questions/101560/tanh-activation-function-vs-sigmoid-activation-functionhttps://www.kaggle.com/dansbecker/rectified-linear-units-relu-in-deep-learning://www.cs.cornell.edu/courses/cs1114/2013sp/sections/S06_convolution.pdf://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献?


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