drop = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper( rnn_cells,output_keep_prob = forget_bias ) 什么意思

这段代码是用 TensorFlow 实现的 RNN（循环神经网络）中的 dropout 操作。dropout 是一种用于防止神经网络过拟合的技术，它随机地将一些神经元的输出值设置为0，从而减少神经元之间的耦合，防止神经网络过拟合。在 RNN 中进行 dropout 操作时，通常是在每个时间步骤上对输入、输出和状态进行 dropout。在这段代码中，tf.contrib.rnn.DropoutWrapper() 函数接受一个 rnn_cells 参数，它表示一个 RNN 单元。然后，通过设置 output_keep_prob 参数（即忘记门的偏置值），来控制保留输入和输出的比例，从而实现 dropout 操作。

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state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

ep, output_keep_prob=p_keep, state_keep_prob=p_keep)

这段代码中的tf.placeholder和tf.contrib.rnn.GRUCell分别是什么意思？为什么要使用dropout（tf.contrib.rnn.DropoutWrapper）？