一、什么是RNN和LSTM 二、理解时间序列问题 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...
首先,为了搞懂LSTM,我们先从它的前辈 RNN 开始讲起。 LSTM的前身 —— RNN模型简介 相比于人工神经网络的其他架构如CNN或MLP来说,RNN的特点在于:它特别适合挖掘时间序列类型数据的规律(比如天气、股票、自然语言)。 它的原理其实非常简单:同一个输入,上下文不一样的时候它的含义也不一样。为了利用这一点,我们只...
并行计算问题:传统的RNN模型在计算时需要按照序列的顺序依次进行,无法实现并行计算,导致计算效率较低。而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能...
本文介绍RNN模型和LSTM模型。 RNN 为什么会出现RNN 在传统的深度神经网络模型中,我们的输入信息是没有顺序的,比如,NLP领域中,我们输入单词经常使用embedding,将词汇映射为词向量,然后输入到神经网络。但是这种输入方式会有一些问题,比如,"我爱 你"和"你爱我"在传统的神经网络中不能很好的识别。在这种情况下,有人提...
RNN 结构 序列模型有很多,比如 RNN。 在传统神经网络的基础上引入了循环连接,能够通过记忆过去的信息来处理当前的输入,从而能够处理变长序列数据、捕捉序列数据中的上下文关系。 输入:并不是一整句输入,而是一个一个词的输入 RNN的计算可以简单地描述为以下几个步骤: ...
RNN模型如下图所示。其中每一层的y都是经过softmax的输出,这个输出基于前面一层的输出和本层的输入进行判断。 损失函数L即和logistic回归的计算方式一致。 4、新序列采样 当需要了解网络当前的学习情况,可以用序列采样的方式,把前一个序列的输出y,引入到下一个序列作为输入,结合激活函数进行输出。
一、什么是RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出。 一般单层神经网络结构: RNN单层网络结构: 以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构: ...
LSTM是一种特殊的RNN变体,它引入了门控机制来控制信息的流动。LSTM单元中的三个门:输入门、遗忘门和输出门,分别用来控制输入、记忆和输出的权重。通过这种方式,LSTM能够有效地捕捉长期依赖关系,并且能够更好地处理序列数据。 具体来说,LSTM模型通过输入门来决定哪些信息需要被记住,通过遗忘门来决定哪些信息需要被遗忘...
1、RNN和LSTM简介 首先我们来简要介绍一下RNN模型和LSTM模型,这样,我们可以很好的理解后面的延伸的模型。可以参考RNN和LSTM模型详解 2、tree-LSTM模型 tree-LSTM是由Kai Sheng Tai[1]等人提出的一种在LSTM基础上改进的一种算法,这是一种基于树的一种算法,论文中提出了两种模型结构,Child-Sum Tree-LSTMs和N-ary...
RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)模型在深度学习领域都具有处理序列数据的能力,但它们在结构、功能和应用上存在显著的差异。以下是对RNN与LSTM模型的比较分析: 一、基本原理与结构 RNN 基本原理:RNN通过引入循环连接,使网络能够捕捉序列数据中的时间依赖性。每个时间步的输入都会通过一个循环结构传递到下一个...