1. 双向 RNN (Bidirectional RNNs) 它的思想是 t 时刻的输出不但依赖于之前的元素,而且还依赖之后的元素。比如,我们做完形填空,在句子中“挖”掉一个词,我们想预测这个词,我们不但会看之前的词,也会分析之后的词。双向 RNN 很简单,它就是两个 RNN 堆叠在一起。输出依赖两个 RNN 的隐状态。 2. 深度(双向...
输出门,LSTM在得到最新节点状态Ct后,结合上一时刻节点的输出h(t-1)和当前时刻节点的输入Xt来决定当前时刻节点的输出。比如当前时刻节点状态为被污染,那么“天空的颜色”后面的单词应该是“灰色”。 在TensorFlow中可以使用lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_hidden_size)来声明一个LSTM结构。 1.4 双向循环神经网...
LSTM的记忆(称为单元)接受之前的状态和当前输入作为输入。在LSTM内部,这些单元决定哪些信息保留在记忆中,哪些信息从记忆移除。接着,LSTM组合之前状态、当前记忆和输入。这一过程有效解决了梯度消失问题。 门控循环单元网络(GRU)扩展了LSTM,通过门控网络生成信号以控制当前输入和之前记忆如何工作以更新当前激活,以及当前网...
记忆单元(Memory Cell):LSTM引入了一个称为记忆单元的结构,该单元可以存储信息并在长时间跨度上保持这些信息。通过精心设计的门控结构,记忆单元可以决定何时记忆、读取或清除信息,从而有效地管理和控制信息的流动,有助于解决长期依赖问题。 门控结构:LSTM包含三种门:遗忘门(forget gate)、输入门(input gate)和输出门...
1.4 双向循环神经网络(BRNN) RNN和LSTM都只能依据之前时刻的时序信息来预测下一时刻的输出,但在有些问题中,当前时刻的输出不仅和之前的状态有关,还可能和未来的状态有关系。比如预测一句话中缺失的单词不仅需要根据前文来判断,还需要考虑它后面的内容,真正做到基于上下文判断。BRNN有两个RNN上下叠加在一起组成的,输出...