LSTM网络结构 上面的图表示包含2个隐含层的LSTM网络,在T=1时刻看,它是一个普通的BP网络,在T=2时刻看也是一个普通的BP网络,只是沿时间轴展开后,T=1训练的隐含层信息H,C会被传递到下一个时刻T=2,如下图所示。上图中向右的五个常常的箭头,所的也是隐含层状态在时间轴...
BP神经网络、MLP神经网络和LSTM神经网络是三种不同类型的神经网络模型,它们各具特点。BP神经网络可以解决非线性问题,但训练过程可能非常耗时且容易陷入局部最小值;MLP神经网络结构简单,易于训练,通常用于分类和回归问题,但易受噪声干扰和过度拟合;LSTM神经网络可以有效地处理序列数据中的长期依赖问题,并具有自适应学习能力。
与前馈神经网络类似,LSTM网络的训练同样采用的是误差的反向传播算法(BP),不过因为LSTM处理的是序列数据,所以在使用BP的时候需要将整个时间序列上的误差传播回来。LSTM本身又可以表示为带有循环的图结构,也就是说在这个带有循环的图上使用反向传播时我们称之为BPTT(back-propagation through time)。 下面我们通过图3和图...
首先,我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。通过对比分析两者的优缺点,我们选择了LSTM作为基础模型,因其能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系,在基础LSTM模型的基础上,我们引入了动态残差学习(dynamic skip connection)的概念,通过动态调整残差连接,提高了模型的长期记忆能力和预测准确性。实验...
BP(Back Propagation)神经网络,也称为反向传播神经网络,是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过反向传播算法调整网络权重,以减小实际输出与期望输出之间的误差。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(XOR)和一些其他问题。二、MLP神经网络MLP(...
可以通过图片直观的感受不同时间步的网络状态,下图表示包含2个隐藏层的LSTM/RNN网络,也就是两个LSTM/RNN进行堆叠。在T=1时刻看,它是一个普通的BP网络,在T=2时刻看也是一个普通的BP网络。但是T时刻训练的隐藏层信息HC会被传递到下一个时刻T+1。这是LSTM和RNN循环的原理,也是与常规卷积网络的不同之处。
1、BP神经网络概述 (1)BP神经网络的结构 BP神经网络由Rumelhard和McClelland于1986年提出,从结构上讲,它是一种典型的多层前向型神经网络,具有一个输入层、数个隐含层(可以是一层,也可以是多层)和一个输出层。层与层之间采用全连接的方式,同一层的神经元之间不存在相互连接。理论上已经证明,具有一个隐含层的三...
(1)能捕捉长距离依赖关系 (2)相比n-gram模型,使用更少的内存 RNN缺点: (1)无法处理更长的序列 (2)存在梯度消失和梯度爆炸问题 1.2 梯度消失/梯度爆炸 原因: 正向传播:随着不断有新输入,前面的信息在传播过程中被逐步稀释,导致对最后结果几乎没有影响 ...
BPTT算法本质还是BP算法,BP算法本质还是梯度下降法,那么求各个参数的梯度便成了此算法的核心。 以RNN为例: 这里的EE代表损失函数,^yy^代表模型预测值,yy代表测试样本提供的真实值 左栏第二个公式表示:模型最后输出的损失等于之前每一个时间片的损失之和 左栏第三个公式开始展开推导,右栏第一行中的ss代表隐层输...
上个博客里阐述了梯度消失的原因,同时梯度消失会造成RNN的长时记忆失效。所以在本博客中,会阐述梯度消失的解决方案:①梯度裁剪(Clipping Gradient)②LSTM(Long Short-Term Memory)。 梯度裁剪(Clipping Gradient) 既然在BP过程中会产生梯度消失(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈...