RNN是一种神经网络模型,它的基本结构是一个循环体,可以处理序列数据。RNN的特点是能够在处理当前输入的同时,记住前面的信息。这种结构使得RNN非常适合用于自然语言处理、语音识别等任务,因为这些任务需要处理具有时序关系的数据。 经典案例:文本分类 2、CNN(卷积神经网络) 时间:20世纪90年代末至21世纪初 关键技术:卷积...
总结一下,RNN会从左到右逐词阅读这个句子,并不断调用一个相同的RNN Cell来处理时序信息,每阅读一个单词,RNN首先将本时刻$t$的单词$x_t$和这个模型内部记忆的状态向量$h_{t-1}$融合起来,形成一个带有最新记忆的状态向量$h_t$。 Tip:当RNN读完最后一个单词后,那RNN就已经读完了整个句子,一般可认为最后一...
详细解析了三种主要的时序任务:异常检测、时序预测、时序分类下的基础CNN、RNN模型以及最新的GNN去结合RNN、CNN、ATTENTION的深度学习模型详细解析。制作不易,还望观众老爷动动发财指三连一下~, 视频播放量 1351、弹幕量 2、点赞数 33、投硬币枚数 23、收藏人数 72、转发
定义了一个名为rnn的函数,用于执行循环神经网络的前向传播,在函数内部,通过遍历输入序列的每个时间步,逐步计算隐藏状态和输出。 代码语言:javascript 复制 defrnn(inputs,state,params):#inputs的形状:(时间步数量,批量大小,词表大小)W_xh,W_hh,b_h,W_hq,b_q=paramsH=state outputs=[]#X的形状:(批量大小...
在第7.2节内容中,笔者详细介绍了如何通过RNN模型来完成文本分类任务,且当时使用的是one-hot编码形式来表示原始文本。在接下来的这节内容中,笔者将会再次介绍基于RNN结构的文本分类模型TextRNN。准确来说TextRNN并不是一个某一个特定模型的名称,而是一系列以RNN模型为基础所构造的一类模型的总称。 8.2.1 TextRNN网络...
一:RNN的介绍 之前我们学习的BP,CNN都具有一个共同的特点就是,每时每刻的输出都是且仅仅与当前的输入是相关的,不会与之前或者之后某个时刻联合作用,不过对于物体识别,比如字符识别,图像识别这类的没有事件维度上先后顺序的数据来说(独立事件的数据),是完全足够了的,但是对于像语音,文本,视频等一些与时间前后也有...
计算资源有限: CNN或RNN可能更适合,取决于任务类型。 结论 在选择深度学习模型时,需要根据任务的特性、数据类型和计算资源等多方面因素进行综合考虑。CNN、RNN和Transformer各有优缺点,选择适合自己任务需求的模型将有助于提高模型性能。希望本文对读者在选择深度学习模型时提供了一些建议和指导。
深度学习的基本步骤:定义模型-->定义损失函数-->找到优化方法 课程大纲 1、熟悉定义符号(略过) 2、RNN 简单地说就是 RNN可以看做是一个function反复迭代。 为什么不用feedFord network,因为我们输入的sequence可能会比较长,这样的话feedFord network可能就会参数很多,容易导致过拟合。
(3)RNN反向传播示意图: 1.5不同类型的循环神经网络 (1)如下图中,第一种是传统标准的网络层,第二是一对多(音乐生成),第三是多对一(情感分析),第四是多对多(输出与输入个数相等,语音识别),第五是多对多(输出与输入个数不一定相等,机器翻译)。
这样的带有时间和记忆属性的神经网络模型使得深度学习可以胜任语音识别和自然语言处理等序列建模问题。当然,本节介绍的 RNN 结构还是最基础也是最经典的网络结构,在这个结构的基础上,RNN 针对输入输出序列的长度异同和记忆强度有各种各样的变种模型,基本如下: