但不代表网络如图1中仅有一个时刻的结构(cell),而是应该有L个时刻结构. 以NLP处理为例,将一个句子进行分词,固定单词个数为L,每个词的词向量则对应信号输入\boldsymbol{x}_t. 图4从几个维度方向直观地描绘了RNN的数据流动过程.
基于时间的反向传播算法BPTT(BackPropagationTroughTime)将RNN展开之后,,前向传播(ForwardPropagation)就是依次按照时间的顺序计算一次就好了,反向传播(BackPropagation)就是从最后一个时间将累积的残差传递回来即可,这与普通的神经网络训练本质上是相似的。RNN的BPTT公式推导参考文献: 1、A guide to RNN 其常见架构:一文...
RNN梯度消失问题很常见,题都爆炸问题一般不常见。RNN中的梯度消失会造成什么后果呢?会使RNN的长时记忆失效,简而言之就是会忘记很久之前的信息,记性不好。 至于怎么避免RNN的梯度消失和梯度都爆炸,我们现在知道,造成这种现象的根本原因就在于∏j=k+1t∂Sj∂Sj−1这个连乘式,我们可以使这个连乘式中每项的偏导...
一个典型的RNN结构图如下所示: 从图中可以看到,一个RNN通常由三小层组成,分别是输入层、隐藏层和输出层。与一般的神经网络不同的是,RNN的隐藏层存在一条有向反馈边,正是这种反馈机制赋予了RNN记忆能力。要理解左边的图可能有点难度,我们将其展开成右边的这种更加直观的形式,其中RNN的每个神经元接受当前时刻的输入...
RNN-2-前向传播、BPTT反向传播 一、RNN的网络结构 二、前向传播 假定隐藏单元的激活函数是tanh,输出是离散的。表示离散变量的常规方式是把输出O作为每个离散变量可能值的非标准化对数概率。然后经softmax函数处理后,获得标准化后概率的输出向量^yy^。RNN从特定的初始状态h(0)h(0)开始传播。从t=1到t=...
BPTT算法的核心思想是将RNN展开成一个前馈神经网络,然后使用反向传播算法计算梯度。在每个时间步,通过将当前时间步的输入作为网络的输入,上一个时间步的隐藏状态作为网络的初始隐藏状态,来计算损失函数对网络参数的导数。然后,利用链式法则将导数向前传递到之前的时间步,直到第一个时间步。
一、RNN简介循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络,它的每一层不仅输出给下一层,同时还输出一个隐状态,给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像,而且一些卷积神经网络还可以处理不同尺寸的图像,循环神经网络可以扩展...
循环神经网络——RNN的训练算法:BPTT 算法是一样的,也包含同样的三个步骤: 1.前向计算每个神经元的输出值; 2.反向计算每个神经元的误差项δ j \delta_j δj值,它是误差函数E对神经元j的加权输入 n e t j net_j netj的偏导数; 3.计算每个权重的梯度。 最后再用随机梯度下降算法更新权重。 循环层如...
本文讲解了循环神经网络(RNN)的基本结构和沿时反向传播BPTT的原理。RNN通过在隐藏层间建立反馈机制，增强了网络的记忆能力，使其能同时处理前后信息。网络结构如图1所示，每个cell包含上一时刻的隐藏层激活值和当前时刻的输入，形成连续的信号流动，如图3所示。在BPTT中，误差传播涉及纵向(时间方向，[公式])...
时序反向传播算法(BPTT,backpropagation through time)是一种训练循环神经网络(RNN)的算法,它可以处理具有时间依赖关系的序列数据。在本文中,我们将详细介绍BPTT算法的步骤,并探讨每个步骤的具体内容和作用。 1.步骤1:初始化参数 在使用BPTT算法之前,我们需要对RNN模型的参数进行初始化。这些参数包括权重矩阵、偏置项和...