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...
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。
RNN(Recurrent Neural Network) RNN中的处理单元,中间绿色就是过去处理的结果,左边第一幅图就是正常的DNN,不会保存过去的结果,右边的图都有一个特点,输出的结果(蓝色)不仅取决于当前的输入,还取决于过去的输入!不同的单元能赋予RNN不同的能力,如 多对一就能对一串文本进行分类,输出离散值,比如根据你的言语判断你...
循环神经网络(RNN与LSTM)一、引言循环神经网络(RNN)是深度学习领域中一种重要的网络结构,其通过捕捉序列数据中的时间依赖关系,实现了对序列数据的建模。在实际应用中,RNN已被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域。长短期记忆网络(LSTM)是RNN的一种变体,通过引入记忆单元和遗忘门等机制,有效地解决了...
2. LSTM 经常听到LSTM神经网络如何如何,其实LSTM不是一种网络,而是一种对RNN隐藏层的改进算法(改进算法有很多,这个因为效果好,所以比较著名) LSTM(Long short-term memory)是长短期记忆的简写. 引自:《深度学习》"花书" 如果不断用隐藏层去计算下一时间隐藏层,当计算隐藏层的特征向量大于1时,经过N次迭代后值就...
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。
而LSTM就是在RNN的基础上施加了若干个门(gate)来控制,我们先看LSTM的示意图即网络结构中涉及的计算内容,然后在接下来的过程中逐一解释: 且这些门均由Sigmoid型函数激活,具体如下: 1、遗忘门(forget gate) 这个gate控制对上一层的cell状态ct-1中的信息保留多少,它流入当前时刻xt与上一时刻传递过来的状态ht-1,...
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。
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 Why LSTM提出的动机是为了解决长期依赖问题。 长期依赖(Long Term Dependencies) ...