例如,循环神经网络在实践中一个常见问题是数值不稳定性。 尽管我们已经应用了梯度裁剪等技巧来缓解这个问题, 但是仍需要通过设计更复杂的序列模型来进一步处理它。 具体来说,我们将引入两个广泛使用的网络, 即门控循环单元(gated recurrent units,GRU)和 长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)。 然后,我们将基于一个单向隐藏层来扩展循环神经网络架构。
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