【PyTorch 深度学习实战】基于RNN & LSTM 实现 MNIST手写数字识别 (附源代码 | 详解) | 附：解决Jupyter无法启动问题No module named‘resource‘
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2023-06-16 18:23:29 163浏览
RNN（循环神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）是深度学习中两种不同类型的神经网络。它们都是为了解决一些复杂的任务，如序列到序列的预测、序列到单词的翻译等。RNN主要用于处理序列数据，它有一个时间步长的概念。在每个时间步长内，RNN可以从之前的时间步长中获取信息，并对当前的输入进行计算。这使得RNN能够对长序列进行有效的建模。LSTM主要用于处理连续数据，它结合了 RNN和 CNN的特点。LSTM的输入序列被分成一系列的小段（称为“时间步长”），每个时间步长都被看作是一个记忆单元。这使得 LSTM能够对
“多想某天突然醒来，妈妈在做饭，爸爸喊我起床，然后我告诉他们：我做了一个很长的梦。”
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