Pytorch apilado RNN

1. ¿Qué está apilado RNN??
2. Por qué LSTM es mejor que RNN?
3. ¿Qué es el tamaño oculto en rnn pytorch??

¿Qué está apilado RNN??

RNN de apilamiento simplemente significa alimentar la salida de una capa RNN a otra capa RNN. Las capas RNN pueden emitir secuencias (es decir, salida en cada paso de tiempo) y estas pueden alimentarse, como cualquier secuencia de entrada, en la capa RNN posterior.

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.

¿Qué es el tamaño oculto en rnn pytorch??

Hidden_Size: el número de características en el estado oculto h. num_layers - número de capas recurrentes. mi.gramo., Establecer num_layers = 2 significaría apilar dos RNN para formar un RNN apilado, con el segundo RNN tomando salidas del primer RNN y calculando los resultados finales. Valor predeterminado: 1.