循环神经网络RNN

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#循环神经网络 #RNN #LSTM

本文详细介绍了循环神经网络RNN的工作原理，包括其表达式、结构及存在的Vanishing Gradient问题。进一步讨论了LSTM如何解决这一问题，并解析了LSTM的结构和门机制。此外，还提到了Word2Vec在语言处理中的应用，以及LSTM在语言模型中的作用。

循环神经网络RNN

1. 循环神经网络RNN原理

工作过程

  • 文本处理（训练）
  • 一个神经元，不同时刻
  • 每个时刻都有输出
    这里写图片描述

表达式

1.正向传播

这里写图片描述

a(t)=b+Wh(t−1)+Ux(t)h(t)=tanh(a(t))o(t)=c+Vh(t)y^(t)=softmax(o(t))

其中，b 和c分别表示偏置向量，权重矩阵U、V 和W分别对应于输入到隐藏、隐藏到输出和隐藏到隐藏的连接 。

2.损失函数

这里写图片描述

Et(yt，y^t)=−ytlogy^tE(y，y^)=∑tEt(yt，y^t)=−∑tyt
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