RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好,而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势,最具有代表性的就是LSTM(long short-term memory),而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发,再到LSTM的网络结构和原理
FNN(前馈神经网络,如BP,CNN等)效果已经不错了,RNN还需要更大量的计算,为什么要用RNN呢?如果训练N次,每次和每次都没什么关系,那就不需要RNN,但如果每个后一次都可能和前一次训练相关,比如说翻译:一个句子里面N个词,一个词为一次训练(train instance),一个词的意思很可能依赖它的上下文,也就是其前次或后次训练...
与前篇的BP网络和CNN网络一样,这次使用的仍然是MNIST手写数据识别.在练习了纯Python和Keras框架之后, 此次使用更低层的TensorFlow代码实现RNN.也顺便了解一个高级工具都封装了什么? 每个图片仍然是28x28像素,前馈网络把28x28共748个像素值作为一个输入x数据传入输入层,而RNN把每张图当成一个序列,序列有28个元素(一...
通过对患者的生理指标(如心率、血压、血糖等)进行连续监测和分析,RNN与LSTM可以预测患者的健康状况和病情发展趋势,为医生提供及时的诊疗建议。此外,RNN与LSTM还可以用于疾病预警和疫情预测等领域,为公共卫生安全提供有力支持。 综上所述,RNN与LSTM在时间序列预测领域具有广泛的应用前景和重要的应用价值。它们通过捕捉时间...
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...
LSTM(Long Short-Term Memory) GRU(Gate Recurrent Unit) Demo 例子 Reference Why RNN? 一般神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的(图像识别)。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。前面的输入可以为后面的输入提供有价值的信息。循环神经网络(Recurrent...
可以将其视为RNN的“记忆体”,这也是RNN具备记忆功能的关键所在。通常大语言模型,如GPT4-32k,中的32k就表示这个模型所能处理的数据上限就是32k个token,意味着他能将 32k 上下文的信息保留在会话中不被遗忘。这里的不被遗忘的记忆功能,就是隐藏序列保留下来的,当然,后续介绍到LSTM长短期记忆能力,你可能会对隐藏...
RNN与LSTM有所不同,LSTM的隐状态有两部分,一部分是ht,另一部分则是 , 在各个步骤之间传递的主要信息,绿色的水平线可看作“主干道”,如图1.6所示。通过加法, 可以无障碍的在这条主干道上传递,因此较远的梯度也可以在长程上传播,这便是LSTM的核心思想。
在深度学习领域,循环神经网络(RNN)因其能够处理序列数据而受到广泛关注。然而,传统RNN在处理长序列时存在梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这一问题,LSTM(长短期记忆)神经网络应运而生。 循环神经网络(RNN) RNN的基本结构 RNN是一种特殊的神经网络,它能够处理序列数据。在RNN中,每个时间步的输入都会通过一个循环结...
RNN利用记忆单元捕捉时间依赖性,但面临梯度消失和爆炸问题。为解决此问题,LSTM引入门控机制,有效捕获长期依赖,适用于长序列处理。RNN与LSTM相互关联,LSTM可视为RNN的优化版本。两者在NLP、语音识别等领域有广泛影响,未来潜力无限。 一、引言 在自然语言处理(NLP)和其他涉及序列数据的任务中,循环神经网络(Recurrent ...