RNN(Recurrent Neural Networks)和LSTM

最新推荐文章于 2025-05-30 21:31:32 发布
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本文介绍了循环神经网络(RNN)及其变种长短时记忆网络(LSTM)的基本概念。RNN能够处理序列数据中前后元素的相关性问题，在自然语言处理等领域发挥重要作用。LSTM作为RNN的一种改进形式，几乎被应用于所有RNN相关的场景。

RNN是目前NLP中很火的神经网络，也是需要掌握的一种神经网络。可以在BPNN的基础上来学习RNN

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以上是RNN的定时循环，
用来处理输入之间前后关联的问题。

传统神经网络并不能做到思考的持久性，这是一个巨大的弊端。而RNN关注于此。

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RNN可以看作是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个，以下是循环的展开：

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LSTM是RNN中非常重要的一种变形，几乎所有的RNN应用都是基于LSTM。

AI学习指南深度学习篇-循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN )简介
俞兆鹏的博客
08-26 1130
随着人工智能（AI）和深度学习的快速发展，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）作为一种重要的深度学习模型，在处理序列数据方面展现出了巨大的潜力和应用前景。相比于传统的前馈神经网络，RNN能够更有效地捕捉时间序列数据中的时序依赖关系，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、金融时间序列预测等多个领域。本文将简要介绍RNN的历史与应用，同时深入探讨其相对于传统神经网络的优势及适用场景，并通过实例进行详细说明。
【深度学习基础模型】递归神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 详细理解并附实现代码。
985小水博的摸鱼日常
09-25 2968
递归神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)学习笔记！
RNN和LSTM
fuermolei的博客
08-02 5990
rnn 循环神经网络，(Recurrent Neural Network) 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。在全连接神经网络或者卷积神经网络中，都素hi从输入层到隐藏层再到输出层的，层与层之间都的全连接的，但每层之间的结点是无连接的。这就导致当前神经元没有前一个的记忆。而RNN的隐藏层之间的结点是有连接的，RNN的当前隐藏的输入包含输入层的输出和上一个隐藏层的输出。下图是一个单独的循...
RNN与LSTM
jokerxsy的博客
04-16 526
RNN X为不同时间的输入向量，h是隐藏层，o是输出层，RNN中隐藏层中的hi与距离它很远的hj关系不是很大，以至于输出的o与o之间，只有临近的才有所联系，而我们的语言不是这样，，就比如这句话，中间的…可能很长，通过前面的france预测后面的franch很难实现。 LSTM 斯认为与RNN相比，是隐藏层有所不同。 LSTM的隐藏层有两个元素，h很好理解，存储的就是隐藏层的状态;c存储的则是长期状...
深度学习--RNN循环神经网络和LSTM
ssheudjbdndnjd的博客
04-25 2338
我们来看一看百度百科给的解释下面是循环神经网络的一部分黑色直线代表权重，a1，a2代表存储单元，黄色框框代表输入，曲线是激活函数。
（通俗易懂）RNN及LSTM
qq_43703185的博客
09-07 5813
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaojc1995/article/details/80572098 本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷感谢以下作者的分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blo
Recurrent Neural Network and LSTM(循环神经网络与长短期记忆详解)
ygp12345的博客
10-09 540
文章目录为什么要用RNNRecurrent Neural Network (RNN) 为什么要用RNN slot filling指的是槽填充，比如说现在有一个智能票务系统，用户告诉机器我几月二号去台北，那么机器只需要读出Taipei和November 2nd即可，这就是槽，然后其余的程序已经写好，机器只需识别出这两个关键信息填入已写好的模板程序中，相当于完形填空。 那么解决slot filling问题能用DNN吗？如下图，我们将Taipei向量化输入，但是该DNN可能只能告诉我们是不是Taipei，其他信息
RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）和LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）有什么区别
借雨醉东风的博客
08-27 2048
RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）和LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）都是用于处理序列数据的神经网络模型，但它们在结构和性能上存在显著差异。以下是RNN和LSTM之间的主要区别。
【10】Towards End-to-End Speech Recognitionwith Recurrent Neural Networks.pdf
08-26
of the deep bidirectional LSTM recurrent neural network architecture and the Connectionist Temporal Classification objective function. A modification to the objective function is introduced that ...
Recurrent Neural Networks Tutorial (RNN)
01-29
### 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）教程 #### 一、引言与背景 在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）作为一种强大的模型，在多种任务中展现出优秀的性能。尽管近年来RNN变得越来越受欢迎，但...
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用于机器翻译的 RNN 编码器解码器 介绍 在基于短语的机器翻译中，通常使用无监督对齐方法提取短语对。 这些本质上通常是生成性的对齐方法无法结合关于语言完整性和短语对质量的其他度量的信息。 因此，提取的短语对通常相当嘈杂。 在不偏离常规短语提取程序的情况下使用这些短语对的一种方法是为每个短语对使用附加特征，然后使用判别训练学习这些特征的权重，其目标是区分好假设和坏假设。 随着最近在机器翻译中使用神经网络，我们有能力将可变长度的句子表示为固定大小的向量表示。 这种表示可以基于我们认为有用的任何质量度量来创建。 一旦我们根据语言的某些属性（语法、语义）获得句子/短语的向量表示，就相对容易问自己一个短语对有多好。 该项目建立在这项工作和其他神经机器翻译工作的基础上，以估计短语对的短语相似度。 评估将通过将此指标用作基于短语的翻译和短语表修剪中的另一个特征来进行。 短语相似度 使用无监督对齐进行短
循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
qq_33578950的博客
04-07 5693
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，它具有时间递归的结构，可以将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入。RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛应用。但是，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，这使得RNN在处理长序列时效果不佳。长短时记忆网络（LSTM）是一种改进的RNN，它能够解决RNN存在的梯度问题。LSTM引入了门控机制，可以选择性地忘记、保存或读取信息，使其在处理长序列时具有更好的表现。在本文中，我们将深入探讨RNN和LSTM的原理和实际应用，并提供代码示例。
聊聊RNN&LSTM
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07-27 994
用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。
【人工智能基础08】循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：处理和预测序列数据
hiliang521的博客
08-04 2032
【人工智能基础四】循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
TensorFlow笔记（二）理解RNN和LSTM
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08-08 934
1、RNN 在DNN和CNN中，训练样本的输入和输出往往都是确定的，并且对单个样本前后之间的关系不关心。这就导致DNN和CNN不好解决训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练，并且序列前后之间往往有很大的关系。而这正是RNN比较擅长的任务。先晒一张大家经...
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一、前馈神经网络的缺点 每次网络的输出只依赖当前的输入，没有考虑不同时刻输入的相互影响 输入和输出的维度都是固定的，没有考虑到序列结构数据长度的不固定性 二、循环神经网络（RNN） 1、RNN 介绍 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络，它的每一层不仅输出给下一层，同时还输出一个隐状态，给当前层在处理下一...
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深度学习——RNN与LSTM 文章目录深度学习——RNN与LSTM一.序列模型二. RNN1. 为什么用RNN2. RNN简介3. 双向RNN三.LSTM1. 一般RNN存在的问题2. LSTM简介2.1 LSTM单个单元是如何运作的？2.2 LSTM网络3. LSTM为什么能解决梯度问题？ 一.序列模型 所谓的序列模型，是指：按照时间顺序，顺序发生的东西，这些东西，都可以统称为“序列模型”。比如说，我们听的音频，我们说的语言。对应到机器学习当中，可以是：音频生成，机器翻译，自然语言处理等等。这些模型都可以
RNN及LSTM原理
Black eyes的博客
05-10 3638
文章目录RNN为什么需要RNN（循环神经网络）RNN的结构及变体重要变体之Encoder-DecoderRNN的训练方法—BPTTRNN的梯度消失梯度爆炸问题LSTM长期依赖（Long-Term Dependencies）问题LSTM网络LSTM变体 RNN 为什么需要RNN（循环神经网络） 们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够
从 RNN 到 GRU、LSTM 再到 Transformer （万字详解）
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transformer模型本体的编码器数量一般小于Bert中编码器的数量，导致词汇对上下文的融合能力较弱，此外，由于transformer模型本体一般都以具体的下游任务为导向，数据总量与多样性均不足，并且有明确标注的数据可能在一词多义的情况下导致过拟合(例如模型在测试时遇到低频语义时，可能错误应用高频语义)，所以该方法对多义词的处理效果差，即词向量的动态性差。：单维离散，每一个维度采用二进制作为周期函数，非0即1，没有中间量，这种不连续的跳变不符合真实情况(真实的位置信息往往是连续的)，不利于模型学习。
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Deep Recurrent Neural Networks（深度循环神经网络）是一种适用于序列数据处理的深度神经网络模型，常用于语音识别、自然语言处理等任务。如果你想使用Deep Recurrent Neural Networks模型，可以使用深度学习框架来实现，比如TensorFlow、PyTorch等。 以下是使用TensorFlow实现Deep Recurrent Neural Networks模型的示例代码，供你参考： ```python import tensorflow as tf # 定义模型参数 input_dim = 10 # 输入维度 hidden_dim = 64 # 隐层维度 output_dim = 2 # 输出维度 num_layers = 3 # RNN层数 # 定义输入张量 inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, input_dim]) # 定义RNN单元 cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_dim) # 堆叠多层RNN stacked_rnn = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * num_layers) # 初始化RNN状态 initial_state = stacked_rnn.zero_state(tf.shape(inputs)[0], tf.float32) # 计算RNN输出 output, state = tf.nn.dynamic_rnn(stacked_rnn, inputs, initial_state=initial_state) # 定义输出层 weights = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, output_dim])) bias = tf.Variable(tf.random_normal([output_dim])) logits = tf.matmul(output[:, -1, :], weights) + bias # 定义损失函数和优化器 labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None]) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): # 获取批次数据 batch_inputs, batch_labels = get_batch_data(batch_size) # 训练模型 _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={inputs: batch_inputs, labels: batch_labels}) print('Epoch %d, loss: %f' % (i, loss_val)) ``` 在这个示例代码中，我们使用了TensorFlow来实现一个三层的LSTM模型用于序列分类任务。具体来说，我们定义了模型的输入张量、RNN单元、RNN层数、输出层、损失函数和优化器，并在训练过程中动态输入数据进行模型的训练。 注意，这只是一个示例代码，实际的Deep Recurrent Neural Networks模型实现可能会更加复杂和庞大，需要根据具体的任务和数据进行调整和优化。
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