g:一个单元中的FFN数量(一般来说,RNN结构中FFN数量为1,而GRU结构中FFN数量为3个,LSTM结构中FFN数量为4个) h:隐藏单元的大小 i:输入大小 在RNN中对于每个FFN,最开始输入状态和隐藏状态是concat在一起作为输入的,因此每个FFN具有(h+i) x h + h个参数。所以总的参数量的计算公式为: 代码语言:javascript 代...
rnn模型公式 RNN（循环神经网络）的公式如下：ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)h_{t}=f\left(W \cdot \left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b\right)ht =f(W⋅[ht−1 ,xt ]+b)或者从矩阵分块乘法的角度来看，实际上是等价的：ht=f(W⋅ht−1+U⋅xt+b)h_{t}=f\left(W \cdot h_{t-1...
rnn 公式 rnn 公式 RNN(循环神经网络)的一般形式可表示为以下公式: $$h_t=f_h(x_t,h_{t-1})$$。 $$y_t=f_y(h_t)$$。 其中,$x_t$ 表示输入序列在时刻 $t$ 的值,$h_t$ 表示在时刻 $t$ 的隐藏状态,$y_t$ 是在时刻 $t$ 的输出值。$f_h(\cdot)$ 和 $f_y(\cdot)$ 分别是...
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
📜 公式表示 为了更好地理解 RNN,我们可以用公式来描述其工作过程。假设我们在 t 时刻有一个输入向量 x_t 和上一个时刻的隐藏状态 h_{t-1}。RNN 的计算公式如下: h_t = f(W_xh_t-1 + W_xx_t + b) 其中: h_t 是当前时刻的隐藏状态...
RNN(Recurrent Neural Networks),被国内翻译为循环神经网络,或者递归神经网络,窃以为这两种表述都不合理,应该称为:(深度)同参时序神经网络(下文展开讲述)。 RNN公式(来自:pytorch rnn): ht=tanh(Wihxt+bih+Whhh(t−1)+bhh) 这个公式体现了每层RNN的输入(input gate)计算和隐藏状态(hidden state)的计算过程,...
一、RNN(循环神经网络) 1.1 RNN与全连接神经网络的区别 RNN比全连接神经网络多了参数h0,因此RNN的神经元公式比全连接神经网络的神经元多一项。 训练过程与全连接神经网络并无区别:梯度下降原则 此时输出层的神经元公式为: 整一个RNN结构共享1组(u,w,b),这是RNN结构最重要的特性,且每一个隐藏层神经元h的计算...
一. RNN公式 整理一下可以写为: Why 是LxN的权重矩阵,连接了N个隐含层单元到L个输出层单元, Wxh 是NxK权重矩阵连接K 个输入单元到N个隐含层单元, Whh是NxN权重矩阵,连接N个隐含层单元从时刻t-1到时刻t,ut=Wxhxt+Whhht−1 是Nx1隐含层潜向量, vt=Whyxt+ht 是Lx1输出层潜向量。 解释一下这张图,...
对于RNN,由于其时间序列的特性,反向传播需要从最后的时间步反向计算到初始时间步。在每个时间步(t),计算损失函数(L)关于(y_t)的梯度(frac{partial L}{partial y_t})(根据具体的损失函数形式,如均方误差(L=frac{1}{2}sum_{t}(y_{t}-y_{t}^{true})^2))。然后根据链式法则计算关于(W_{ho})、(h...
首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的,然后每个时间步展开。 RNN的cell比较简单,我们用Xt表示t时刻cell的输入,Ct表示t时刻cell的状态,ht表示t时刻的输出(输出和状态在RNN里是一样的)。 那么其前向传播的公式也很简单:ht=Ct=[ht−1,Xt]∗W+bht=Ct=[ht−1,Xt]∗W+b ...