Char-rnn Pytorch

1. Apa itu Tingkat Karakter RNN?
2. Apa itu rnn pytorch?
3. Mengapa LSTM lebih baik dari RNN?
4. Apa output dari rnn pytorch?

Apa itu Tingkat Karakter RNN?

RNN tingkat karakter membaca kata -kata sebagai serangkaian karakter - mengeluarkan prediksi dan "keadaan tersembunyi" di setiap langkah, memberi makan keadaan tersembunyi sebelumnya ke setiap langkah berikutnya. Kami menganggap prediksi terakhir menjadi output, saya.e. Kelas mana kata itu milik.

Apa itu rnn pytorch?

Pada dasarnya, pytorch rnn berarti jaringan saraf berulang, dan itu adalah salah satu jenis pembelajaran mendalam yang merupakan algoritma berurutan. Dalam pembelajaran yang mendalam, kita tahu bahwa setiap input dan output dari suatu lapisan independen dari lapisan lain, jadi itu disebut berulang.

Mengapa LSTM lebih baik dari RNN?

Jaringan LSTM Memerangi Gradien Hilang RNN atau Masalah Ketergantungan Jangka Panjang. Vanishing gradien mengacu pada hilangnya informasi dalam jaringan saraf karena koneksi berulang dalam periode yang lebih lama. Dengan kata -kata sederhana, LSTM menangani gradien menghilang dengan mengabaikan data/informasi yang tidak berguna dalam jaringan.

Apa output dari rnn pytorch?

RNN memiliki dua output - keluar dan disembunyikan . Keluar adalah output dari RNN dari semua waktu dari lapisan RNN terakhir. Itu dari ukuran (seq_len, batch, num_directions * hidden_size) . Jika batch_first = true, ukuran output adalah (batch, seq_len, num_direction * hidden_size) .