Dilated-RNN-with-tensorflow-dynamic-implementation:具有动态实现的扩展RNN

具有张量流的动态RNN的动态实现 带有动态的RNN 这是张量流的动态实现。 请注意，它应该用作tf.nn.rnn_cell.Residual_wrapper。 dilation_num是沿着time_step维度的跳过宽度。 它的格式应为2 ^ n，其中n应该是任何正整数。 rnn的优势 rnn的长期依赖问题来自长时间的步骤。 通过减少节点之间路径的最大长度，可以减少此问题。 但是，如果跳过宽度太大，则输入要素可能会沿时间维度丢失。