深度学习--递归神经网络RNN和LSTM

深度学习：RNN与LSTM详解
最新推荐文章于 2024-03-04 01:43:36 发布
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#深度学习

本文介绍了递归神经网络（RNN）在自然语言处理中的应用及其反向传播过程中的问题，如梯度消失。接着详细阐述了LSTM（长短记忆网络）如何通过门控机制解决这些问题，使得在长序列学习中能有效保留信息，因此LSTM在实际应用中更为广泛。

RNN：递归神经网络

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RNN在自然语言处理方面较好。
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通常情况下只需要最后一个结果。

递归神经网络的反向传播：
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只要有路线，就需要把梯度传导下去。

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存在缺点：
1、当输入较大时，网络结构比较大，反向梯度传播计算会很慢。
2、当梯度计算为0时，参数就无法传递了，也就是会出现梯度消失。
3、较前的输入可能信息价值不高，可能对训练造成影响，需要预处理

LSTM 长短记忆网络

LSTM会去遗忘一些数据

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