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接下来具体看这三重门 LSTM 的前向计算: 一共有 6 个公式 遗忘门(forget gate) 它决定了上一时刻的单元状态c_t-1有多少保留到当前时刻c_t 输入门(input gate) 它决定了当前时刻网络的输入x_t有多少保存到单元状态c_t 输出门(output gate) 控制单元状态c_t有多少输出到 LSTM 的当前输出值h_ 转自AI大本营 ▌短时记忆 NN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长,那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此,如果你正在尝试处理一段文本进行预测,RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在
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为什么我会做出上面的结论?我先说个例子吧,光是搭建一个像样子的数据平台,就需要5-6个熟练的大数据工程师折腾大半年,还不包括真正基于之上的多维分析,机器学习(预测)等产品,而这些产品的难度也是很大的,需要大量的人力,关键是还不一定能做好。要达到高效的计算,以及系统的稳定,机器的数量也有不少要求,因为大部分大数据组件都是分布式的。 与此同时,很多人已经意识到了大数据的实施难度,一些专门服务于大数据产业的公司也开始慢慢诞生成长,这些公司覆盖了从大数据组件开发,到大数据平台构建,再到基于大数据平台的上层解决方案,并且在各个行业慢慢伸出了自己的触
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