百面机器学习（10）循环神经网络RNN 谁践踏了优雅 2021-12-24 06:39 199阅读 0赞 **目录** 01 循环神经网络和卷积神经网络 02 RNN的梯度消失问题 03 RNN中的激活函数 04 长短期记忆网络 05 Seq2Seq模型 06 注意力机制 -------------------- RNN很多领域：机器翻译、序列标注、图像描述、推荐系统、智能聊天机器人、自动作词作曲等 ### 01 循环神经网络和卷积神经网络 ### （1）处理文本数据时，RNN与前馈神经网络相比有什么不同？ ### 02 RNN的梯度消失问题 ### RNN为什么会出现梯度消失？有什么改进方法？ ### 03 RNN中的激活函数 ### ReLU ### 04 长短期记忆网络 ### （1）LSTM如何实现长短期记忆功能？ （2）LSTM各模块激活函数 ### 05 Seq2Seq模型 ### （1）什么是Seq2Seq模型？优缺点？ （2）Seq2Seq模型解码时，常用方法 ### 06 注意力机制 ### Seq2Seq模型进入注意力机制的原因？为什么选用双向RNN？
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