23019期采用算法一分析计算结果:
前区:10、14、20、24、25、33
后区:3、8、12
RNN的训练过程一般使用反向传播算法和随机梯度下降算法。由于RNN的权重在时间维度上是共享的,因此在训练时可以使用梯度裁剪来避免梯度爆炸的问题。
RNN的变体包括长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated RecurrentUnit,GRU),
它们通过引入门控机制来改进RNN的性能,可以更好地处理长期依赖关系。
23019期采用算法二分析计算结果:
前区:2、12、21、24、25、33
后区:3、8、12
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