HiPPO 是包括 S4、H3 等一系列 state space model (SSM) 相关模型的理论基石,提出了全新架构,旨在解决序列建模中的长距离依赖问题(long-term dependencies)。长距离依赖建模的核心问题在于如何用有限空间记录累计历史数据的信息,并随输入在线更新。当前主流模型大多有各种各样的问题,包括: 记忆范围有限,有 vanish
长距离依赖问题的例子 语言理解中存在一种现象，某些信息需要在较远的位置才能找到对应关系。这种现象在自然语言处理领域被称为长距离依赖问题，直接影响机器对复杂语义的理解能力。通过具体案例可以直观感受这种问题的存在形式及影响。定语从句容易引发长距离依赖。例如"那个穿蓝色衬衫的男孩最终赢得了比赛"，"男孩"与"...
首先是药物耐受性增加。就像喝酒一样，时间长了，同样剂量的效果会越来越差。很多患者发现需要逐渐加大剂量才能达到预期效果。其次是心理依赖加重。明明身体功能正常，但如果没有吃药就会产生焦虑，这种情况在年轻患者中尤为普遍。我曾经接诊过一位30岁出头的患者，完全是因为压力和焦虑导致的功能问题，但他却把西地那非...
深度学习---RNN循环神经网络&LSTM解决长依赖问题 技术标签:深度学习 神经网络只能单独的处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,在我们处理某些任务时,要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。输入和输出都是等长的序列。这里使用RNN循环神经网络来处理这类问题...
88.3%受访者坦言长期依赖手机产生健康问题 “手机病”是指人们过于依赖手机而产生的一种病态现象，对身心健康都有影响。如今，上至银发老人，下至青少年，随时随地低头刷手机现象非常普遍。上周，中国青年报社社会调查中心联合问卷网（wenjuan.com），对2007名受访者进行的一项调查显示，每天手机使用时长累计小于3小时...
全局注意力的计算开销:对于长文本,Attention机制需要计算序列中所有词语之间的相似度,这使得计算开销急剧增加。 位置编码的局限性:传统的基于位置编码的Attention机制在处理极长文本时,可能难以准确表示词语之间的距离关系。 III. 解决长程依赖问题的模型改进
LSTM是一种为处理长序列数据而设计的RNN变体，提出于1997年，主要解决长期依赖问题。长短时记忆神经网络（Long Short-term Memory Networks，简称LSTM）是循环神经网络（RNN）的一种特殊类型，专为处理顺序序列数据而设计。该网络由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，并经过Alex Graves的改进和推广，成为了当前最受...
因为出现了长期依赖,预测结果要依赖于很长时间之前的信息。 长期依赖问题 理论上,通过调整参数,RNN是可以学习到时间久远的信息的。但是,实践中的结论是,RNN很难学习到这种信息的。RNN 会丧失学习时间价格较大的信息的能力,导致长期记忆失效。 长期记忆失效的原因 RNN中,我们可以认为,循环连接是非常简单的,缺少非线性...
🕰️ 1997年,LSTM(Long Short-Term Memory)被提出,它是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network),能够有效解决长距离依赖问题。LSTM的结构比标准的RNN复杂,后者只包含一个tanh层。🚪 LSTM的核心在于其三个门:遗忘门(Forget Gate)、输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)。每个门都执行不同的操作,具体流...
长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种用于解决序列数据中长距离依赖问题的重要神经网络模型。传统的循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,而LSTM通过引入门控机制解决了这一问题。本文将详细介绍LSTM的基本原理、门控机制以及其在解决序列数据中长距离...