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O que é rnn pytorch?
Basicamente, Pytorch RNN significa rede neural recorrente, e é um tipo de aprendizado profundo que é um algoritmo seqüencial. Em aprendizado profundo, sabemos que cada entrada e saída de uma camada é independente de outras camadas, por isso é chamado de recorrente.
O que é a saída do RNN em Pytorch?
RNN tem duas saídas - fora e ocultas . OUT é a saída do RNN de todos os timesteps da última camada RNN. É do tamanho (seq_len, lote, num_directions * hidden_size) . Se batch_first = true, o tamanho da saída é (lote, seq_len, num_directions * hidden_size) .
Por que o LSTM é melhor do que RNN?
LSTM Networks Combate os gradientes de fuga do RNN ou problema de dependência de longo prazo. Gradiente que desaparece refere -se à perda de informações em uma rede neural à medida que as conexões se repetem por um período mais longo. Em palavras simples, o gradiente do LSTM tackles desaparece, ignorando dados/informações inúteis na rede.
