【小白学习keras教程】五 基于reuters数据集训练不同RNN循环神经网络模型

@Author：Runsen

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循环神经网络RNNLoad Dataset1. Vanilla RNN2. Stacked Vanilla RNN3. LSTM4. Stacked LSTM

循环神经网络RNN

前馈神经网络（例如 MLP 和 CNN）功能强大，但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化

换句话说，它们不具有先前输入的“记忆”

例如，考虑翻译语料库的情况。 你需要考虑“context”来猜测下一个出现的单词

RNN 适合处理顺序格式的数据，因为它们具有循环结构

换句话说，他们保留序列中早期输入的记忆

但是，为了减少参数数量，不同时间步长的每一层需要共享相同的参数