优势:LSTM的结构更为复杂,但能够更好地处理长序列数据,捕捉长期依赖性。此外,LSTM还具有更高的鲁棒性和泛化能力,能够在不同领域和任务中表现出色。 三、应用场景 RNN 应用场景:RNN适用于处理短序列数据或需要快速响应的场景,如文本分类、情感分析、时间序列预测等。 LSTM 应用场景:LSTM适用于处理长序列数据或需要捕...
简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 Why LSTM提出的动机是为了解决长期依赖问题。 长期依赖(Long Term Dependencies) 在深度学习领域中(尤其是RNN),“长期依赖“问题是普遍存在的。长期依赖产生的原因是当神经网络的节点经过许多阶段的计算后,之前比较长的时间片的特征已经被覆盖,例如...
对于简单的文本分类、情感分析等任务,可以选择神经网络或CNN;对于需要处理序列数据的任务,如机器翻译、文本生成等,可以选择RNN或LSTM。在实际应用中,还可以尝试结合不同模型的优点,如使用CNN提取局部特征,再结合RNN或LSTM处理序列数据,以提高任务效果。 总之,了解并比较不同NLP模型的优缺点对于选择合适的模型至关重要。
由上面两幅图可以观察到,LSTM结构更为复杂。在RNN中,将过去的输出和当前的输入concatenate到一起,通过tanh来控制两者的输出,它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。 而LSTM为了能记住长期的状态,在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出,增加的这一路就是细胞状态,也就是图中最上面的一条通路。...