Pytorch rnn

1. ¿Qué es RNN Pytorch??
2. ¿Qué es la salida de RNN en Pytorch??
3. Por qué LSTM es mejor que RNN?

¿Qué es RNN Pytorch??

Básicamente, Pytorch RNN significa una red neuronal recurrente, y es un tipo de aprendizaje profundo que es un algoritmo secuencial. En el aprendizaje profundo, sabemos que cada entrada y salida de una capa es independiente de otras capas, por lo que se llama recurrente.

¿Qué es la salida de RNN en Pytorch??

RNN tiene dos salidas: fuera y oculta . Out es la salida del RNN de todos los times de la última capa RNN. Es del tamaño (Seq_len, Batch, Num_Directions * Hidden_Size) . Si Batch_First = True, el tamaño de salida es (Batch, SEQ_LEN, NUM_DIRICIONES * Hidden_Size) .

Por qué LSTM es mejor que RNN?

Las redes LSTM combaten los gradientes de fuga de RNN o el problema de dependencia a largo plazo. La fuga de gradiente se refiere a la pérdida de información en una red neuronal a medida que las conexiones se repiten durante un período más largo. En palabras simples, LSTM aborda el gradiente de desaparición ignorando datos/información inútil en la red.