重点关注

output, state = tf.nn.dynamic_rnn(...) # lstm 
# output = [B, T, H], state = [c=[B, H], h=[B, H]]  
# c 为lstm最后一个单元的的传导状态, h为lstm最后一个单元的输出.

LSTM

计算公式

LSTM传导图

LSTM运行状态
重点关注输入向量x和t-1时间的状态关系当前t时间状态向量的组成成分c(t) = f(t)*c(t-1)+i(...
LSTM 返回状态
2018-11-10
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LSTM学习
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ValueError: Variable rnn/basic_l
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ERROR: No abbreviations files fo
在运行LSTM sentiment analysis 代码中遇到如下报错信息：原因是tokenizer.perl...
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