• LSTM 是一种特殊的循环神经网络(RNN),旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的长期依赖问题。它通过引入细胞状态(cell state)和门控机制(gating mechanism)来有效地保存和更新长期信息。 • 细胞状态可以理解为一种信息的传输通道,贯穿整个时间序列,能够保存长期的信息。门控机制包括遗忘门(forget gate)、...
输出层:根据隐藏层的输出生成最终的预测结果。 循环神经网络(RNN) 解决问题 序列数据处理:RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况,尤其适用于序列数据,如时间序列、语音或文本,其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。 循环连接:RNN中的循环连接使得网络能够捕捉输入之间的关联性,从而利用先前的输入信息来影响后续的输...
三、RNN和LSTM的结构 3.1 RNN结构 3.2 LSTM结构 3.3 LSTM的核心思想(细胞状态) 3.4 逐步分解LSTM-隐藏状态 四、 LSTM的变体 CNN和RNN作为深度学习届的卧龙凤雏,今天聊聊凤雏RN以及RNN的典型代表LSTM。 ps:在大模型已经相当普及的时代,现在聊这个,颇有49年入国军的感觉。 一、什么是RNN和LSTM RNN(Recurrent Neural...
LSTM::只需研究一次 作者:elfin 资料来源:torch.nn.LSTM Top Bottom 1、简述RNN 在传统的统计学中,有一门专门介绍时间序列的课程。其主要研究事件的发生与时间(可以是广义的)有较强的关联,这时传统机器学习算法并不能很好地解决这种带有时序的数据预测、特征挖掘。
1、每个时间步完成后都有输出,且时间步之间有按照时序顺序的循环连接,这也决定了RNN的向后传播过程不同于传统BP算法可以并行,RNN在一个未展开的时间步内部只能按顺序调整参数,即通过时间反向传播算法(back-propagation through time,BPTT); 2、不同的任务决定了不同的输出方式,如翻译就是序列到序列,分类或时序预测...
一、RNN的原理 RNN(Recurrent Neural Networks),即全称循环神经网络,它是一种对序列型的数据进行建模的深度模型。如图1.1所示。 图1.1 1、其中 为序列数据。即神经网络的输入,例如nlp中,X1可以看作第一个单词、X2可以看作是第二个单词,依次类推。语音处理中,可以将 ...
LSTM为长短期记忆,是一种变种的RNN,在RNN的基础上引入了细胞状态,根据细胞状态可决定哪些状态应该保留下来,哪些状态应该被遗忘。 LSTM可一定程度上解决梯度消失问题。 由上图可知,在RNN的基础上,增加了一路输入和输出,增加的这一路就是细胞状态。 由上一时刻的输出和当前时刻的输入,经过sigmod函数之后,趋近于0被遗...
循环神经网络(Rerrent Neural Network, RNN),历史啊,谁发明的都不重要,说了你也记不住,你只要记住RNN是神经网络的一种,类似的还有深度神经网络DNN,卷积神经网络CNN,生成对抗网络GAN,等等。另外你需要记住RNN的特点,RNN对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,利用了RNN的这种能力,使深...
在深入探讨RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)与LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)神经网络之前,我们首先需要明确它们的基本概念和应用背景。这两种网络结构都是深度学习领域中处理序列数据的重要工具,尤其在自然语言处理(NLP)、时间序列分析等领域展现出强大的能力。
LSTM神经网络与传统RNN的区别在于,LSTM通过引入门控机制(遗忘门、输入门、输出门)和细胞状态,能够更有效地处理长期依赖关系,避免梯度消失或爆炸问题;而RNN则缺乏这种机制,处理长序列时性能受限。