因为在序列信号分析中,如果我能预知未来,对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM,同时利用历史和未来的信息。 图8双向RNN 事实上,不论是那种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。不难想象随着深度学习热度的延续,...
人工智能的一些事(九) | 长短期记忆网络:长短期记忆网络是RNN的一种变体,RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆,LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来,并且一定程度上解决了梯度消失的问题。算法主要用途:- 自然语言处理- 时间序列预测- 语音识别、生成- 手写识别算法应用场景:- 语言模型、文本生成、...
三、EIDETIC 3D LSTM 3.1 在循环神经网络中的3D-CNN结构 把3D-CNN与RNN结合处理序列问题,可以有以下两种结构 注:黑色箭头就是普通的数据格式和维度,而蓝色的是代表通过3D-CNN的方式来传递的。 故第一个图的输入部分为图片序列,经过3D-CNN之后得到一个feature map,相当于得到一个高级序列特征文件输入到RNN单元中 ...