循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊类型的大模型神经网络，它特别适合于处理和预测序列数据中的时间依赖性和时序信息。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）不同，RNN在隐藏层之间的节点是连接的，从而能够保存和传递之前时间步的信息给当前时间步。循环神经网络（Recurrent Neural ...
长短时记忆网络(Long Short Term Memory,简称LSTM)是循环神经网络的一种,它为了解决RNN自身的缺陷,向RNN单元中引入了门机制进行改善,下面我们来看看它具体是怎么做的吧 2.1 LSTM的设计思路 在循环神经网络RNN中我们谈到,RNN不太能够保持长期的依赖,过长的信息容易导致RNN单元内部状态的混乱,导致无法准确的表达一句话...
通常由于RNN是识别类的分类模型,所以上面这个激活函数一般是softmax。 通过损失函数L(t),比如对数似然损失函数,我们可以量化模型在当前位置的损失,即y^(t)和y(t)的差距。 Top~~ 四、RNN反向传播算法推导 RNN反向传播算法的思路和DNN是一样的,即通过梯度下降法一轮轮的迭代,得到合适的RNN模型参数U,W,V,b,c。
门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）：GRU是另一种RNN的变体，它简化了LSTM的结构，将输入门和遗忘门合并为一个“更新门”，并移除了细胞状态。这使得GRU的参数更少，计算效率更高，同时也保持了与LSTM相当的性能。双向循环神经网络（Bidirectional RNN）：双向RNN由两个RNN组成，一个处理输入序列的前向部分...
LSTM和GRU的基本结构 循环神经网络 RNN 是一种很重要的网络结构模型,通过每个时刻利用当前的输入以及之前的输出,在同一个单元产生当前时刻的输出,从而可以用来处理具有一定时序的问题,比如语音信号处理,机器翻译,股票走势等等。RNN的基本单元如下: 左边表示RNN的R,即循环调用自身,而右边是RNN的展开形式,unrolled form,...
一、RNN(循环神经网络) 1.1 了解人的记忆原理 人脑在受到语言刺激的时候,对后续的字、词、句具有预测功能。从生物神经网络的角度来理解,大脑中的语言模型在某一场景下对当前所输入的信息是有先后顺序区分的。 我们的大脑并不是简单的数据存储,而是链式的、有顺序的存储。 这种存储很节省空间,对于中间状态的序列,我...
本实验介绍了一个简单的循环神经网络(RNN)模型,并探讨了梯度裁剪在模型训练中的应用。 在前馈神经网络中,信息的传递是单向的,这种限制虽然使得网络变得更容易学习,但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力.在生物神经网络中,神经元之间的连接关系要复杂得多.前馈神经网络可以看作一个复杂的函数,每次输入都是独立的...
1. RNN循环神经网络 2. LSTM长短记忆网络 2.1 遗忘门(forget gate) 2.2 输入门(input gate) 2.3 输出门(output gate) 3. GRU(Gated Recurrent Unit) 参考 书籍推荐 背景 最近GPT爆火,而 GPT 本质上基于Transformer的语言模型。GPT 全称是 Generative Pre-trained Transformer。由此可见 Transformer 的广泛应用。
NLP,语音识别,翻译 1 RNN基本概念 1.1 循环神经网络模型 1.2 通过时间的反向传播 1.3 不同类型的RNN 1.4 RNN的缺点 缺点1:只利用了前文信息,没利用后文信息。 解决方法:BRNN(双向循环神经网络) 缺点2:梯度消失,即前后文距离较远时难以记住。 解决方法:GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元),LSTM(长短期记忆...
循环神经网络RNN、指数平滑ETS和、ARIMA模型时间序列预测|附数据代码 循环神经网络(RNN)已成为具有竞争力的预测方法,在近期 M4 竞赛的获胜方法中尤为显著(此部分含数据、代码)。然而,诸如指数平滑(ETS)和自回归移动平均(ARIMA)等成熟的统计模型不仅因其高精度而广受欢迎,还因其稳健、高效且自动化而适用于非专业用户...