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batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现

batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别

2019-12-21 22:06:55 790KB batch/layer norma lization

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GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一个变体，GRU 在保持了LSTM 的效果同时又使结构更加简单，是一种非常流行RNN 神经网络，它只有两个门了，分别为更新门t z 和重置门tr 。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。

2019-12-21 20:49:41 208KB GRU 神经网络 Gated Recurr

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深入理解LSTM

深入理解RNN和LSTM，对LSTM的解剖深刻，每一个公式意义说明详细。

2019-12-21 19:57:01 1.08MB RNN LSTM GRU

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GRU神经网络 Python代码

基于Keras的GRU神经网络实现 Python编写可以直接运行得到结果

2019-12-21 19:39:47 8KB GRU Keras Python 神经网络

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CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型训练和测试

Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型工程代码，含模型文件

2019-12-21 19:38:27 74.71MB CTC、GRU

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GRU Matlab 代码

循环神经网络GRU模型Matlab 代码，可直接运行，用于学习。

2019-12-13 08:43:00 448KB e w'w

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