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...
RNN模型:变强大:时序模型系列——RNN模型 LSTM模型:变强大:时序模型系列——LSTM模型 GRU模型:变强大:时序模型系列——GRU模型 Seq2Seq框架:变强大:时序模型系列——Seq2Seq框架 机器学习算法及模型实现系列连载: 树模型ID3算法:变强大:机器学习算法及模型实现系列——树模型ID3算法 树模型C4.5算:变强大:机器学习...
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...
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，并将结果反馈到下一个时间步长。但由于梯度消失或梯度爆炸的问题，简单RNN在处理长序列时效果有限。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：LSTM是RNN...
一、序列模型 1. 什么是序列模型? 2. 数学符号(Notation) 二、循环神经网络 1. 标准NN存在的问题 2. RNN 3. 通过时间反向传播(Backpropagation through time) 4. 不同结构 三、语言模型 1. Language model and sequence generation 2. 采样(Sampling novel sequences) ...
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1.1 循环神经网络RNN是什么 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模。进一步讲,它只有一个物理RNN单元,但是这个RNN单元可以按照时间步骤进行展开,在每个时间步骤接收当前时间步的输入和上一个时间步的输出,然后进行计算得出本时间步的输出...
最初的语言模型是基于n-gram方法的，其中n代表前n个单词或字符的组合。然而，n-gram方法的局限性在于它仅考虑了有限数量的历史单词或字符，无法捕捉长期依赖性。近年来，深度学习方法已成为语言模型的主流技术。特别是循环神经网络（RNN）和Transformer等模型已成为语言模型的热门选择，它们可以处理任意长度的序列，并且...
RNN模型结构 前面说了,RNN结构能够实现时间维度上的记忆功能,并且这个记忆和人类得记忆一样,具有长时间遗忘性。其模型结构如下图: 当然,网络上还有其他经典的模型图: 第一张图片突出的是RNN对CNN的继承与发展——既有CNN的特点(全连接层),又有RNN的特点(隐藏层相互连接) ...
RNN结构图 因为计算机并不能读懂汉字,所以我们一般会用向量的方式去表示一个词。 向量表示词的方法有很多,常用的比如one-hot、词袋模型、词嵌入等。 在本例中为了方便计算在这里我们使用: [1,1]表示我 [2,2]表示去 [3,3]表示离开 [4,4]表示郑州 ...