循环神经网络RNN

最新推荐文章于 2025-06-03 19:57:30 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： 循环神经网络 RNN LSTM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Koala_Tree/article/details/77743803
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。

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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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RNN(循环神经网络)
m0_63167598的博客
03-20 7526
1.全连接神经网络的局限性 全连接神经网络虽然可以对一个事物进行预测，但是前一条数据的输入和后一条数据的输入是完全独立的，这就使得面对一些具有序列信息的数据无法处理。 比如，我们说一句话，每个字在这句话中都扮演着不同的角色，你不可能单个拉出来理解。 2.RNN的主要形式： 在这个图中：x代表当前状态下的输入，y代表当前状态下的输出。 h 代表接收到的上一个节点的输入，h'代表下一个节点的输入 我们可以看到y的值取绝与h'，x。 这是一个单元，我们把它序列化就可以获得如下形式：
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摘要：RNN（循环神经网络）是一种擅长处理序列数据的神经网络模型。与传统神经网络不同，RNN能够通过隐藏状态（h_t）保留历史信息，使当前输出不仅取决于当前输入，还受过去状态影响。这种结构使其适合处理语言、音频、股票等具有时序特征的数据。RNN的优势在于参数共享、处理变长序列和捕捉上下文语义，但也存在梯度消失、长期依赖等缺陷。典型应用包括文本生成、情感分析、机器翻译等任务。虽然计算效率较低，但RNN仍是处理序列数据的基础模型。
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I_Like_S_的博客
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