FNN(前馈神经网络,如BP,CNN等)效果已经不错了,RNN还需要更大量的计算,为什么要用RNN呢?如果训练N次,每次和每次都没什么关系,那就不需要RNN,但如果每个后一次都可能和前一次训练相关,比如说翻译:一个句子里面N个词,一个词为一次训练(train instance),一个词的意思很可能依赖它的上下文,也就是其前次或后次训练...
RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好,而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势,最具有代表性的就是LSTM(long short-term memory),而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发,再到LSTM的网络结构和原理
但是RNN随着时间的推移,后面的乘积项数越多,贡献度会越来越小或者越来越大(导致注意力会产生偏见,就是过度关注于附近的词汇),RNN总的梯度不会消失,这一点与CNN不太相同,RNN 所谓梯度消失的真正含义是,梯度被近距离 梯度主导,导致模型难以学到远距离的依赖关系,实践中梯度爆炸一般通过梯度裁剪来解决,当梯度很大时,...
RNN(Recurrent Neural Network) RNN中的处理单元,中间绿色就是过去处理的结果,左边第一幅图就是正常的DNN,不会保存过去的结果,右边的图都有一个特点,输出的结果(蓝色)不仅取决于当前的输入,还取决于过去的输入!不同的单元能赋予RNN不同的能力,如 多对一就能对一串文本进行分类,输出离散值,比如根据你的言语判断你...
2. LSTM 经常听到LSTM神经网络如何如何,其实LSTM不是一种网络,而是一种对RNN隐藏层的改进算法(改进算法有很多,这个因为效果好,所以比较著名) LSTM(Long short-term memory)是长短期记忆的简写. 引自:《深度学习》"花书" 如果不断用隐藏层去计算下一时间隐藏层,当计算隐藏层的特征向量大于1时,经过N次迭代后值就...
LSTM(Long Short-Term Memory) GRU(Gate Recurrent Unit) Demo 例子 Reference Why RNN? 一般神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的(图像识别)。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。前面的输入可以为后面的输入提供有价值的信息。循环神经网络(Recurrent...
在深入探讨RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)与LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)神经网络之前,我们首先需要明确它们的基本概念和应用背景。这两种网络结构都是深度学习领域中处理序列数据的重要工具,尤其在自然语言处理(NLP)、时间序列分析等领域展现出强大的能力。
而LSTM就是在RNN的基础上施加了若干个门(gate)来控制,我们先看LSTM的示意图即网络结构中涉及的计算内容,然后在接下来的过程中逐一解释: 且这些门均由Sigmoid型函数激活,具体如下: 1、遗忘门(forget gate) 这个gate控制对上一层的cell状态ct-1中的信息保留多少,它流入当前时刻xt与上一时刻传递过来的状态ht-1,...
1、RNN的原理 2、LSTM 1、RNN的原理 在使用深度学习处理时序数据时,RNN是经常用到的模型之一。RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在t tt时间片时会将t − 1 t-1t−1时间片的隐节点作为当前时间片的输入。这样有效的原因是之前时间片的信息也用于计算当前时间片的内容,而传统DNN模型的隐节点的输...
RNN利用记忆单元捕捉时间依赖性,但面临梯度消失和爆炸问题。为解决此问题,LSTM引入门控机制,有效捕获长期依赖,适用于长序列处理。RNN与LSTM相互关联,LSTM可视为RNN的优化版本。两者在NLP、语音识别等领域有广泛影响,未来潜力无限。 一、引言 在自然语言处理(NLP)和其他涉及序列数据的任务中,循环神经网络(Recurrent ...