6.2【人工智能与深度学习】RNN、GRU、远程服务管理、注意力、Seq2 搜索引擎和内存网络
【人工智能与深度学习】RNN、GRU、远程服务管理、注意力、Seq2 搜索引擎和内存网络底层原理介绍
- 深度学习架构
- 循环神经网络(RNN)
- 循环网络：摊开循环的网络的循环
- 循环神经网络的技巧
- 乘法模组
- 注意模组
- 门控循环单元（GRU）
- 长期短期记忆(Long Short-Term Memory,简称LSTM)
- 序列到序列模型
- 序列到序列加注意模型
- 记忆网络
深度学习架构
在深度学习中，有不同的模组来实现不同的功能。深度学习的专业知识包括设计架构以完成特定任务。这是有点像过去使用算法编写的程序对计算机来发出指令，深度学习将复杂的功能简化为一些图形模组&#x
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