时间序列建模:RNN可以处理具有时序依赖的数据(如语音、文本、股市等)。 共享权重:RNN通过在时间步之间共享权重,减少了模型的参数数量。 灵活性:RNN可以处理不同长度的输入序列。 缺点: 梯度消失/爆炸:在长序列中,RNN容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致训练困难。 训练效率低:传统的RNN难以捕捉长时间跨度的依赖关...
由于内部结构简单, 对计算资源要求低, 相比之后我们要学习的RNN变体:LSTM和GRU模型参数总量少了很多, 在短序列任务上性能和效果都表现优异. 传统RNN的缺点: 传统RNN在解决长序列之间的关联时, 通过实践,证明经典RNN表现很差, 原因是在进行反向传播的时候, 过长的序列导致梯度的计算异常, 发生梯度消失或爆炸. 什么...
1.前向传播：在每个时间步，RNN接收输入并计算隐藏状态和输出。整个序列的损失是各时间步损失的总和。2.反向传播：通过时间反向传播（Backpropagation Through Time, BPTT）算法计算损失函数关于模型参数的梯度。由于RNN的循环结构，梯度需要沿时间轴进行传播，这可能导致梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，可以...
以下是一些循环神经网络（RNN）的经典模型及其简要介绍：简单循环神经网络（Simple RNN）：这是最基本的RNN模型，它对于每个时间步长的输入都进行相同的操作，并将结果反馈到下一个时间步长。但由于梯度消失或梯度爆炸的问题，简单RNN在处理长序列时效果有限。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：LSTM是RNN...
最初的语言模型是基于n-gram方法的，其中n代表前n个单词或字符的组合。然而，n-gram方法的局限性在于它仅考虑了有限数量的历史单词或字符，无法捕捉长期依赖性。近年来，深度学习方法已成为语言模型的主流技术。特别是循环神经网络（RNN）和Transformer等模型已成为语言模型的热门选择，它们可以处理任意长度的序列，并且...
构建包含 RNN 的模型 我们可以使用 DI-engine 的已实现的包含 RNN 的模型或我们自己定义的模型。 使用DI-engine 已实现的模型: DI-engine 的 DRQN 对于离散动作空间环境提供 RNN 支持(默认为 LSTM)。我们可以在配置中指定模型类型也可以在策略...
一个RNN的结构如下: 左侧就是模型的基本结构,右侧就是它在时间上进行展开的示意图。xt是时刻t的输入,相应的ht,ot分别是对应时刻t的隐藏层和输出层。 上面我们可以看出,一个RNN的输入包括了两个:一个是当前时刻输入xt,用于实时更新状态,另一个是上一时刻隐藏层的状态ht-1,用于记忆状态,而不同时刻的网络共用的...
本实验实现了一个简单的循环神经网络(RNN)模型,并使用该模型进行序列数据的预测,本文将详细介绍代码各个部分的实现,包括模型的定义、训练过程以及预测结果的可视化。
RNN模型结构 前面说了,RNN结构能够实现时间维度上的记忆功能,并且这个记忆和人类得记忆一样,具有长时间遗忘性。其模型结构如下图: 当然,网络上还有其他经典的模型图: 第一张图片突出的是RNN对CNN的继承与发展——既有CNN的特点(全连接层),又有RNN的特点(隐藏层相互连接) ...
2. RNN 正因为上面所说的缺点,需要引入RNN。 2.1 RNN模型介绍 「RNN的结构:」 首先,将输入序列的每个词语都做embedding,之后再和矩阵 做点乘,作为hidden state的输入。 中间的hidden state层: 初始hidden state 是一个随机初始化的值,之后每个hidden state的输出值都由前一个hidden state的输出和当前的输入决定。