循环神经网络(Rerrent Neural Network,RNN)是神经网络的一种,类似的还有深度神经网络(DNN)、卷积神经网路(CNN)、生成对抗网络(GAN)等。RNN对具有时序特性的数据非常有成效,他能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。利用RNN的这种能力,使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域的问题时有所...
RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据,摘取百度百科词条:时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义,当然这里也可以不是时间,比如文字序列,但总归序列数据有一个...
(2)LSTM(Long Short-Term Memory):LSTM 是一种特殊的 RNN,它通过引入三个门控机制(输入门、遗忘门、输出门)来控制信息的流动,从而解决了传统 RNN 在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。 (3)Bi-RNN(Bidirectional Recurrent Neural Network):Bi-RNN 是一种能够同时考虑过去和未来的信息的 RNN 变体...
一、人工神经网络的分类 最常用的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)主要包括以下四种:前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),还有当前最流行的大模型常用的Transformer神经网络。不同模型的网络具有不同的结构...
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类具有内部环状连接的人工神经网络,用于处理序列数据。其最大特点是网络中存在着环,使得信息能在网络中进行循环,实现对序列信息的存储和处理。 网络结构 RNN的基本结构如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
循环神经网络(recurrent neural network)或 RNN 是一类用于处理了序列数据的神经网络。我们这个章节来针对RNN的一些基本概念展开讨论。 0x1:共享参数思想 我们先从参数共享机制说起,这是RNN循环神经网络的一个核心特点,也是RNN能够拥有某些强大性能的原因之一。
Extensions of Recurrent neural network based language model Generating Text with Recurrent Neural Networks 机器翻译(Machine Translation) 机器翻译是将一种源语言语句变成意思相同的另一种源语言语句,如将英语语句变成同样意思的中文语句。与语言模型关键的区别在于,需要将源语言语句序列输入后,才进行输出,即...
RNN(Recurrent Neural Network)即循环神经网络,用于解决训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一的问题,比如基于时间序列的问题。基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接,RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。RNN神经网络的结构如下: ...
答:此时就要使我们的网络有“记忆”,能记住前面输入的数据。例如:Taipei是目的地时看到了arrive,Taipei是出发地时看到了leave。那么这种有记忆的网络就叫做:Recurrent Neural Network(RNN) 2.2 RNN简介 RNN的隐藏层的输出会存储在内存中,当下次输入数据时会使用到内存中存...
RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络。 一、网络架构 首先回顾一下传统的卷积神经网络的架构,如下图所示,是LeNet网络结构,输入一张28x28的图像,经过多层卷积处理,然后由三层的全连接层...