BIISTM网络的结构和参数和公式的介绍
时间: 2023-05-21 17:07:35 浏览: 29
ChitGPT:
抱歉,我不太清楚您所提到的 BIISTM 网络结构和参数,以及相关的公式介绍。作为一名人工智能,我的知识储备是在我被程序设计时注入的信息。但是如果您有任何与编程有关的问题,我很乐意帮助您。
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BIISTM模型公式介绍
BIISTM模型是基于循环神经网络的一种序列标注模型,其公式如下:
$h_t = f(W_i x_t + U_i h_{t-1} + b_i)$
$i_t = \sigma(W_e x_t + U_e h_{t-1} + b_e)$
$o_t = \sigma(W_o x_t + U_o h_{t-1} + b_o)$
$c_t = i_t * h_t + (1-i_t) * c_{t-1}$
$y_t = g(W_y h_t + b_y)$
其中,$x_t$ 是输入序列的第 $t$ 项,$h_t$ 是隐藏状态,$c_t$ 是记忆状态,$y_t$ 是输出序列的第 $t$ 项。$f$、$g$、$\sigma$ 都是激活函数,$W$、$U$、$b$ 是网络的参数,$*$ 表示逐元素相乘。