to(device) #将 y_test.shape 从 (batch_size, forecast_horizon, 1) -> (batch_size, forecast_horizon) # 初始化RNN模型 input_size = X_train.shape[2] # 特征数量 hidden_size = 64 # 隐藏层神经元数量 num_layers = 2 # RNN层数 forecast_horizon = 5 # 预测的目标步数 model = RNN(input_...
由于内部结构简单, 对计算资源要求低, 相比之后我们要学习的RNN变体:LSTM和GRU模型参数总量少了很多, 在短序列任务上性能和效果都表现优异. 传统RNN的缺点: 传统RNN在解决长序列之间的关联时, 通过实践,证明经典RNN表现很差, 原因是在进行反向传播的时候, 过长的序列导致梯度的计算异常, 发生梯度消失或爆炸. 什么...
1.前向传播：在每个时间步，RNN接收输入并计算隐藏状态和输出。整个序列的损失是各时间步损失的总和。2.反向传播：通过时间反向传播（Backpropagation Through Time, BPTT）算法计算损失函数关于模型参数的梯度。由于RNN的循环结构，梯度需要沿时间轴进行传播，这可能导致梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，可以...
RNN模型简介 RNN（循环神经网络）和Transformer是两种用于处理序列数据的常见神经网络架构，它们的主要区别在于模型的架构和处理序列数据的方式。RNN是一种经典的序列模型，它通过循环的方式将序列中的信息逐个输入到网络中，并在网络内部使用循环结构来捕捉序列中的时间依赖关系。RNN的输出通常是与序列长度相关的固定大小的...
构建包含 RNN 的模型 我们可以使用 DI-engine 的已实现的包含 RNN 的模型或我们自己定义的模型。 使用DI-engine 已实现的模型: DI-engine 的 DRQN 对于离散动作空间环境提供 RNN 支持(默认为 LSTM)。我们可以在配置中指定模型类型也可以在策略...
循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是两种不同的深度学习模型。RNN主要用于处理序列数据，如文本、时间序列等，而CNN则主要用于处理图像数据。以下是一些循环神经网络（RNN）的经典模型及其简要介绍：简单循环神经网络（Simple RNN）：这是最基本的RNN模型，它对于每个时间步长的输入都进行相同的操作，并将结果反馈...
时序模型RNN在时间维度上,共用模型结构,共享模型参数,通过自身循环,试图捕捉输入的上下文特征。整体来看,时序模型,运算速度不能彻底并行,但却有很强的表达能力,可以近似任何函数。 - 飞桨AI Studio
rnn时序预测模型原理 rnn时序预测模型原理 rnn处理时序数据时像人看连续画面，每次接收新信息同时记住之前内容。核心结构是循环单元，同一套参数在不同时间步重复使用，能处理任意长度序列。输入层接收当前时刻数据，隐藏层保存历史状态，输出层给出预测结果。循环机制体现在隐藏层自连接，每个时刻的隐藏状态由当前输入和上...
RNN(循环神经网络)模型的由来可以用一个简单的比喻来解释:它就像是一位有记忆力的阅读者,可以阅读一本有序的书,并通过记住之前阅读的内容来理解和预测后面的内容。 在传统的神经网络中,每个输入都是独立处理的,没有记忆能力。但是,对于很多任务来说,上下文和顺序信息是至关重要的。例如,理解语言的含义、预测时间序...
一个RNN的结构如下: 左侧就是模型的基本结构,右侧就是它在时间上进行展开的示意图。xt是时刻t的输入,相应的ht,ot分别是对应时刻t的隐藏层和输出层。 上面我们可以看出,一个RNN的输入包括了两个:一个是当前时刻输入xt,用于实时更新状态,另一个是上一时刻隐藏层的状态ht-1,用于记忆状态,而不同时刻的网络共用的...