循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种在序列数据处理中取得巨大成功的深度学习模型。RNN通过引入时间序列上的隐藏状态,具有处理时序数据和捕捉上下文信息的能力。本文将详细介绍RNN的原理、结构以及在自然语言处理和语音识别等领域的重要应用。 1. RNN原理 1.1 基本思想 RNN的基本思想是引入“记忆”机制,使...
1、RNN的结构 RNN的基本结构可以分解为以下几个部分：1）.输入层（Input Layer）：接收当前时间步的输入数据 xt。2）.隐藏层（Hidden Layer）：（1）.接收两部分输入：当前时间步的输入 xt和上一时间步隐藏层的输出（即状态）ht−1。（2）.通过激活函数（如sigmoid、tanh等）计算当前时间步的隐藏层输出（即...
1.2 RNN前向传播 RNN的前向传播是通过时间步骤进行的,每个时间步的计算都依赖于前一个时间步的隐藏状态。具体而言,前向传播的过程可以描述如下: 输入序列 (x) 被传递到RNN模型。 对于每个时间步 (t),RNN计算隐藏状态 (h_t),并将其作为下一个时间步 (t+1) 的输入。 这种设计使得RNN能够处理不同长度的序列...
RNN的Long-Term依赖问题 RNN的几种架构 1. 基本循环神经网络 传统的神经网络模型是从输入层到隐含层再到输出层的全连接,且同层的节点之间是无连接,网络的传播也是顺序的,但这种普通的网络结构对于许多问题却显得无能为力。例如,在自然语言处理中,如果要预测下一个单词,就需要知道前面的部分单词,因为一个句子中的...
1.1 RNN的应用 1.2 为什么有了CNN,还要RNN? 1.3 RNN的网络结构 1.4 双向RNN 1.5 BPTT算法 2. 其它类型的RNN 3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 门控循环单元(GRU) 1. 什么是GRU 2. 门控循环单元 2.1 重置门和更新门 2.2 候选隐藏状态 2.3 隐藏状态 长短期记忆(LSTM) 1. 什么是...
循环神经网络 (RNN) 是一种用于深度学习的网络架构,它可以对时间序列或顺序数据进行预测。 RNN 特别适合处理长度不同的顺序数据以及解决自然信号分类、语言处理和视频分析等问题。 RNN 的工作原理循环神经网络 (RNN) 是一种深度学习结构,它使用过去的信息来提高网络处理当前和将来输入的性能。RNN 的独特之处在于该网...
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据人的认知是基于过往的经验和记忆这一观点...
通常情况下,RNN都是双向传播权重的,即兼有正向和反向传播,并不断更新参数W、V、U。 神经元A在t时刻的状态仅仅是t-1时刻神经元状态与t时刻网络输入的双曲正切函数的值,这个值不仅仅作为该时刻网络的输出,也作为该时刻网络的状态被传入到下一个时刻的网络状态中,这个...
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【新智元导读】近日，深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio，带领团队推出了全新的RNN架构，以大道至简的思想与Transformer一较高下。在Transformer统治的AI时代之下，散落在世界各地的「RNN神教」信徒，一直相信并期待着RNN回归的那天：毕竟，凭借强大的顺序和上下文感知能力，RNN曾在各种任务中表现惊艳。直到后来遭遇了反向...