这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用. seq2seq架构最早被提出应用于机器...
深层RNN(Deep Recurrent Neural Network)是通过在传统的单层RNN基础上叠加多个循环层(即多层RNN)来构建的神经网络。深层RNN的主要目标是通过增加网络的层数,提升其学习和表示能力,尤其是在处理复杂的时序数据时,能够捕捉到更加复杂的模式和特征。 5. 双向RNN 双向RNN(Bidirectional Recurrent Neural Network)是一种特殊类...
时序模型RNN在时间维度上,共用模型结构,共享模型参数,通过自身循环,试图捕捉输入的上下文特征。整体来看,时序模型,运算速度不能彻底并行,但却有很强的表达能力,可以近似任何函数。 - 飞桨AI Studio
这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用. seq2seq架构最早被提出应用于机器...
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: ...
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 Tree-LSTMs。 LST...
本篇推文的目的是利用深度神经网络中的 RNN 的一些基本结果,对多因子模型进行尝试,以检验深度神经网络在多因子、投资领域的适用性,使得投资者能够对神经网络有 更为实践的理解,并能够在投资领域有所运用。 机器学习应用到量化投资往期系列: (点击标题,即可查看)...
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&quo
1.1 循环神经网络RNN是什么 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模。进一步讲,它只有一个物理RNN单元,但是这个RNN单元可以按照时间步骤进行展开,在每个时间步骤接收当前时间步的输入和上一个时间步的输出,然后进行计算得出本时间步的输出...
仅选择RNN模型,在其反向传播更新参数的问题中会出现梯度消失或梯度爆炸问题。在模型中应用LSTM结构,通过对单个时间步长添加门限可以控制这个问题的出现。论文中选择Bi-LSTM,即双向循环网络,词向量表示由上下文的相关性共同决定,可以更加有效地提高参数训练的精度。