1.4 双向RNN 1.5 BPTT算法 2. 其它类型的RNN 3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 门控循环单元(GRU) 1. 什么是GRU 2. 门控循环单元 2.1 重置门和更新门 2.2 候选隐藏状态 2.3 隐藏状态 长短期记忆(LSTM) 1. 什么是LSTM 2. 输入门、遗忘门和输出门 3. 候选记忆细胞 4. 记忆细胞...
长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN),能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中,小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘,并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块(称为单元)组成。单元中的信息同时包含在单元状态 Ct 和隐藏状态 ht 中,并由称为...
这篇将介绍另⼀种常用的门控循环神经网络:长短期记忆(long short-term memory,LSTM)。它比门控循环单元的结构稍微复杂⼀点,也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题,是GRU的一种扩展。 LSTM 中引入了3个门,即输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞...
2.RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出。 Keras搭建RNN 长短期记忆网络(LSTM) 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。 三个门(遗忘门,输入门,输出门),...
4. GRU模型 GRU输入输出的结构与普通的RNN相似,其中的内部思想与LSTM相似。 与LSTM相比,GRU内部少了一个”门控“,参数比LSTM少,但是却也能够达到与LSTM相当的功能。考虑到硬件的计算能力和时间成本,因而很多时候我们也就会选择更加”实用“的GRU。
长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中,小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘,并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块(称为单元)组成。单元中的信息同时包含在单元状态 Ct 和隐藏状态 ht 中,并由称为门...
在人工智能和机器学习的领域,神经网络模型一直是研究的热点。其中,深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及长短期记忆网络(LSTM)都是非常常见且重要的模型。那么,这些神经网络模型之间有什么区别呢?本文将从结构、应用场景等方面对它们进行详细的分析。 首先,让我们从深度神经网络(DNN)开始。DNN...
长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN),能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中,小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘,并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块(称为单元)组成。单元中的信息同时包含在单元状态 Ct 和隐藏状态 ht 中,并由称为...
长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中,小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘,并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块(称为单元)组成。单元中的信息同时包含在单元状态 Ct 和隐藏状态 ht 中,并由称为门...
LSTM是长短时记忆神经网络,它是对RNN进行了优化,可以选择性地(按比例)接收、(按比例)关闭输入与输出信息。 RNN-循环神经网络 RNN-循环神经网络1.序列数据2.语言模型3.RNN循环神经网络4.GRU-门控循环单元 5.LSTM-长短期记忆网络6.小结序列数据序列数据是常见的数据类型,前后数据通常具有关联性 例如:句子 语言...