循环神经网络及变型总结 一、RNN(循环神经网络) 二、LSTM(长短时记忆网络) 三、GRU(Gated Recurrent Unit) 四、BLSTM(双向LSTM) 五、ConvLSTM(卷积LSTM) 六、总结 参考资料: 一、RNN(循环神经网络) 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上,循... ...
BLSTM是LSTM的另一种变型他的来源是因为,LSTM只能实现单向的传递。当我们语句是承前启后的情况时,自然能完成。但是当语句顺序倒过来,关键次在后面了,LSTM就无能为力了。因此有人提出了BLSTM双向网络,网络结构如图所示: 双向神经网络的单元计算与单向的是相通的。但是要注意双向神经网络隐藏层要保存两个值,一个A参...
不同的是: RNN部分用的是双序列LSTM(BLSTM) 理由是:“I1adsad”字符 对于从左到右识别的结果 “I”字符很难判断是“I”,有可能认为是1 因此反过来再识别一次 对比两次识别的分数 取最大的那个 解码部分采取注意力机制+LSTM结合的方式 结合前一时刻的特征与当前特征,再输出 具体没实现 所以不明觉厉 原文表达...
对于标准HMM和混合模型都在识别过程中,在验证集上插入损失进行了优化。 6.2.2 实验结果 从表6.1中我们可以看到,HMM-BLSTM混合模型比上下文相关和上下文无关的HMM都好。我们还可以看到BLSTM比单向LSTM的性能更好,与第5章实验结果一致。使用带有加权的误差信号的HMM-BLSTM可以获得最好的结果。这正是我们所期望的结果,...
因此,CRNN算法中通常采用LSTM(长短期记忆网络)或GRU(门控循环单元)等变体来解决这一问题。在CRNN中,双向LSTM(BLSTM)被广泛应用,它能够同时利用前后两个方向的上下文信息,提高识别的准确性。 3. 转录层(CTC Loss) 转录层是CRNN算法的最后一部分,负责将循环层输出的预测标签序列转换成最终的文本序列。由于文本序列...
LSTM(长短期模型) LSTM相比于RNN,主要解决的长依赖问题,因为RNN的输出只跟上一时刻和这一时刻有关,但对于一些情况,这一时刻的输出可能和序列中很前的状态有关,那么LSTM通过引入细胞状态,使得当前输入与当前输入,上一输出,细胞状态都有关系。与BRNN类似,BLSTM也就是两个方向相反的LSTM组合在一起。
FNNs ,RNNs ,LSTM and BLSTM
然后,如果归纳的话,一般的优化流程是:首先用RNN来解决序列标注问题,然后可以上LSTM或者GRU来替代RNN中的隐层单元,因为LSTM或GRU对于解决长距离依赖的场景明显要优于RNN本身,接着可以上BLSTM,即双向LSTM,因为双向RNN或者双向LSTM相对RNN来说,能够看到下文特征,所以明显引入了更多的特征,如果你觉得效果还是不够好,那么可...
特别地,CRNN中常采用双向LSTM(BLSTM)作为循环层,以更好地捕捉序列中的双向依赖关系。 转录层(CTC Loss):将RNN输出的序列标签分布转换成最终的文本序列。CTC Loss通过引入blank机制,解决了序列合并中的去重和整合问题,使得模型能够处理不定长的文本序列。 CRNN的工作原理 图像输入:OCR系统首先接收待识别的图像,通常...
由于RNN在处理序列数据时存在梯度消失或梯度爆炸的问题,CRNN中通常使用LSTM(长短期记忆网络)或BLSTM(双向长短期记忆网络)来替代传统的RNN。LSTM的特殊设计允许它捕获长距离依赖关系,而BLSTM则通过结合正向和反向两个方向的LSTM,充分利用了序列中的上下文信息,进一步提高了识别的准确性。 3. 转录层(CTC) 转录层是CRNN...