LSTM结果推导，为什么比RNN好?
答：推导forget gate, input gate, cell state, hidden information等的变化；因为LSTM有进有出且当前的cellinformation是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者梯度爆炸
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本文向大家介绍LSTM为什么比RNN好？相关面试题，主要包含被问及LSTM为什么比RNN好？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸。
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本文向大家介绍LSTM跟RNN有啥区别相关面试题，主要包含被问及LSTM跟RNN有啥区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： LSTM与RNN的比较 RNN在处理long term memory的时候存在缺陷，因此LSTM应运而生。LSTM是一种变种的RNN，它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状
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本文向大家介绍LSTM和Naive RNN的区别相关面试题，主要包含被问及LSTM和Naive RNN的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： RNN和LSTM内部结构的不同： RNN LSTM 由上面两幅图可以观察到，LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去的输出和当前的输入concatenate到一起，通过tanh来控制两者的输出，它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输
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本文向大家介绍什么是RNN相关面试题，主要包含被问及什么是RNN时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。 RNNs之
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本文向大家介绍RetinaNet为什么比SSD效果好相关面试题，主要包含被问及RetinaNet为什么比SSD效果好时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： SSD 在训练期间重新采样目标类和背景类的比率，这样它就不会被图像背景淹没。RetinaNet采用另一种方法来减少训练良好的类的损失。因此，只要该模型能够很好地检测背景，就可以减少其损失并重新增强对目标类的训练。所以Retina
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本文向大家介绍RNN梯度消失问题,为什么LSTM和GRU可以解决此问题相关面试题，主要包含被问及RNN梯度消失问题,为什么LSTM和GRU可以解决此问题时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： RNN由于网络较深,后面层的输出误差很难影响到前面层的计算,RNN的某一单元主要受它附近单元的影响。而LSTM因为可以通过阀门记忆一些长期的信息,相应的也就保留了更多的梯度。而GRU也可通过重