循环层工作 基于RNN有梯度消失的问题,且识别对象具有不定长文本的特性,在CRNN网络架构中我们采用的是LSTM(长短时记忆网络)进行。 将这段文字补完
时间: 2023-06-16 14:06:05 浏览: 97
本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)
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LSTM是一种特殊的RNN,它通过引入记忆单元、输入门、遗忘门和输出门等机制来解决RNN中梯度消失问题。LSTM的记忆单元可以保存信息并在需要时更新或遗忘,输入门和遗忘门可以控制信息的输入和遗忘,输出门可以控制输出的信息。在CRNN网络架构中,将LSTM网络与卷积神经网络(CNN)相结合,可以在处理文本时充分利用CNN对空间信息的提取能力,同时保留LSTM对序列信息的处理能力,提高模型的准确率和泛化能力。
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