LSTM(long short-term memory,长短时记忆网络),它的出现解决了很难处理的“长程依赖”问题,即无法学到序列中蕴含的间隔时间较长的规律。RNN每一层的隐状态都由前一层的隐状态经过变换和激活函数得到,反向传播求导时最终得到的导数会包含每一步梯度的连乘,将会引起梯度的消失或者梯度的爆炸。LSTM在隐状态使用了加...
LSTM作为一种特殊的RNN,它的整体实现机制与RNN相同,但在元素之间如何互相影响上有一些不同,它建立了一个专用的通道(下图上方的通道)用以存储“记忆”,形象点说,任何元素在输入网络时,可选择性遗忘部分前方元素遗留的”记忆“,并可选择性存储部分新的“记忆”,经过遗忘和存储后更新的“记忆”与新的输入元素一起计...
这种型号之间存在了很多的关系，所以他们之间的关系是相互联系的，所以他们的联系方式都连接在一起，所以他们是共共同产生应用的。
在标准RNN中,这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构,例如一个tanh层。 RNN(循环神经网络)在一系列的任务中都取得了令人惊叹的成就,比如语音识别,语言建模,翻译,图片标题等,而LSTM(长短期记忆网络)是这一系列成功中的必要组成部分。 LSTM(Long Short Term Memory)是一种特殊的循环神经网络,在许多任务中,LSTM表...
1.继承关系:LSTM是在RNN的基础上发展起来的,保留了RNN处理序列数据的核心思想,即能够处理具有时间序列特性的输入数据,并利用先前的信息来辅助当前的预测或决策。 2.结构相似性:和传统的RNN一样,LSTM也具有循环的结构,能够在序列的每个时间步上接收输入,并基于前一时间步的隐藏状态来更新当前时间步的隐藏状态。这种循...
神经网络之CNN与RNN的关系 导读 本文主要是对CNN和RNN的理解,通过对比总结各自的优势,同时加深自己对这方面知识的理解,其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。 1、CNN介绍 CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容...
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory),缩写为LSTM,是深度学习领域中一种特殊的循环神经网络(RNN)。循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络,它可以捕捉序列中的时间依赖关系,比如文本中的上下文信息。然而,普通的循环神经网络在处理长序列数据时,可能会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题,导致模型难以学习到序列...
与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如LSTM和GRU等。 Transformer由编码器和解码器两部分组成,其中编码器用于将输 ...
其他有关LSTM的知识 我们知道LSTM和RNN一样,输入的时候都是有时序性的。当前时刻LSTM可能先输入X(1),得到状态和输出后传递给下一时刻的LSTM并输入X(2),以此类推。所以我们就直接设定一个参数time_step(时间步),表示输入多少个时间序列,比如时间步是10,那么我们就输入X(1)到X(10)的值到LSTM里面训练,就是说...
LSTM是在RNN的基础上演进而来的,因此有必要简单了解RNN 2.1 概念 RNN = Recurrent Neural Network,循环神经网络 RNN是专门处理序列数据的网络,是对序列数据最自然的神经网络架构,在语音识别、语言翻译和图片描述等方面获得应用。 2.2 结构 链式结构 + 重复单元 ...