相比于DNN和CNN:前两者的输出y至于当下的x有关,RNN当下输出的y与现在的x、之前的经验x都有关系。 (4)对RNN优化,改进短期记忆问题——>LSTM机制 LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径,让信息能在序列连中传递下去。你可以将其看作网络的“记忆”。理论上讲,细胞状态能够将...
它也只有两个门,一个复位门和一个更新门。 更新门:更新门的作用类似于LSTM的遗忘门和输入门。它决定了要丢弃哪些信息以及要添加的新信息。 重置门:重置门是另一个门,它决定忘记过去的信息量。 这就是一个GRU,GRU的张量操作较少;因此,它比LSTM更快一点,但没有一个明显的赢家。研究人员和工程师通常会尝试两...
在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。 从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往...
主要原因还是因为 RNN 的结构天然适配解决 NLP 的问题,NLP 的输入往往是个不定长的线性序列句子,而 RNN 本身结构就是个可以接纳不定长输入的由前向后进行信息线性传导的网络结构,而在 LSTM 引入三个门后,对于捕获长距离特征也是非常有效的。所以 RNN 特别适合 NLP 这种线形序列应用场景,这是 RNN 为何在 NLP ...
卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络...
卷积层 卷积计算又称为卷积核或过滤器,卷积核窗口形状取决于卷积核的高和宽,其相当于把图像开始朴素...
在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此,题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。 其实,如果我们顺着神经网络技术发展的脉络,就很容易弄清这几种...
,一类用于处理序列数据的神经网络,RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。从广义上来说,DNN被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,深度神经网络DNN融合了多种已知的结构,包含卷积层或LSTM单元,特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或时间上的关联。
论文「Dissecting Contextual Word Embeddings: Architecture and Representation」提到了 Transformer 和 CNN 训练速度比双向 LSTM 快 3 到 5 倍。论文「The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation」给出了 RNN/CNN/Transformer 速度对比实验,结论是:Transformer Base 速度最快;...