因为在序列信号分析中,如果我能预知未来,对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM,同时利用历史和未来的信息。 图8双向RNN 事实上,不论是那种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。不难想象随着深度学习热度的延续,...
人工智能的一些事(九) | 长短期记忆网络:长短期记忆网络是RNN的一种变体,RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆,LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来,并且一定程度上解决了梯度消失的问题。算法主要用途:- 自然语言处理- 时间序列预测- 语音识别、生成- 手写识别算法应用场景:- 语言模型、文本生成、...
第二个图先是每一帧图片输入到普通卷积的encoder中,之后通过RNN结构输出信息,并将上一时刻的输出整合在一起得到的序列特征数据形式进行3D-CNN的Decoder输出预测 但实验表明这样的整合还不如直接RNN结构的效果好 提出了一个更深的组合,将3D-Conv集成在LSTM内,以便将卷积特征纳入随时间变化的递归状态转换中。 可以看出...