为什么RNN无法处理长序列？

请教一下，为什么RNN无法处理长序列，

A不是继承了历史的输入的数据吗？为什么看到有些说法他只能联系附近时刻的数据？

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为什么RNN无法处理长序列？ rnn 人工智能机器学习
2022-11-10 21:32

回答 1 已采纳梯度爆炸或者梯度消失，你想想每个时刻都累加一点点，序列一长到后面是很可观的。这也是为什么会有LSTM出现的原因，就是为了解决长序列的问题
encoder-decoder内，encoder层使用gru前的rnn或cnn是什么用？ python 人工智能机器学习
2021-05-24 22:51

回答 1 已采纳这个一般是根据任务特点而定的，不同的任务要根据这个任务的特点来选择网络结构。从你的问题描述，我猜测可能的情况是（以NLP任务为例）：1. 使用CNN对字向量进行卷积得到词向量，再将词向量输入到GRU中
tensorflow RNN LSTM代码运行不正确？ tensorflow 人工智能深度学习神经网络
2019-10-04 20:43

回答 2 已采纳试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
What is RNN and LSTM?
2018-06-22 00:13

ai-exception的博客摘要本文将介绍一种常用的神经网络—循环神经网络...循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.传统的卷积神经网络(CNN)或者全连接神经网络(FC)都是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接或部分...
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