[MXNet/Gluon] 动手学深度学习第十五课:门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)、多层循环神经网络以及Gluon实现

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为了捕捉时序数据中的长期依赖关系,门控循环单元(GRU)和长短期记忆(LSTM)被广泛应用。本节课将介绍这两类门控循环神经网络的设计和实现。我们还将了解多层循环神经网络的设计和使用Gluon实现循环神经网络的方法。 本课是循环神经网络篇章的最后一课。 本节课的安排: [20 mins]:门控循环单元(GRU)。 [20 mins]:长短期记忆(LSTM)。 [10 mins]:多层循环神经网络。 [10 mins]:使用Gluon实现多种循环神经网络。 部分链接稍后更新。
《动手学深度学习》,资源网站: zh.d2l.ai
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