AIGC实战——改进循环神经网络

已于 2025-04-07 11:21:11 修改
阅读量7.3k 收藏 93
点赞数 90
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 生成式人工智能从入门到实战 文章标签： AIGC rnn 人工智能
于 2024-01-11 08:08:30 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LOVEmy134611/article/details/135514046
本文深入探讨了AIGC中的循环神经网络改进，包括堆叠RNN、门控循环单元GRU的原理及优势，并介绍了双向RNN如何结合前后信息。这些技术增强了模型的文本生成能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

AIGC实战——改进循环神经网络

0. 前言

我们已经学习了如何训练长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory Network, LSTM) 模型，以学习使用给定风格生成文本，接下来，我们将学习如何扩展此模型，已获得更加优异的文本生成效果。

1. 堆叠循环网络

在自回归模型一节中构建的 LSTM 神经网络仅包含一个 LSTM 层，我们也可以训练多层堆叠的 LSTM 网络，以便从文本中学习更深层次的特征。
为了实现堆叠 LSTM 网络，我们只需在第一层之后引入另一个 LSTM 层，并将第一个 LSTM 层中的 return_sequences 参数设置为 True，这样一来，第一个 LSTM 层就会输出所有时间步的隐藏状态，而不仅仅是最后一个时间步。第二个 LSTM 层可以使用第一层的隐藏状态作为其输入数据，模型架构如下图所示：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
3.4 RNN网络扩展:堆叠RNN、递归神经网络、图网络
炫云云
05-14 506
文章目录1、堆叠循环神经网络2、拓展到图网络3、图网络参考 循环神经网络可以看作是可深可浅的网络，一方面如果把循环网络按时间展开，长时间间隔的状态之间的路径很长，循环网络可以看作是一个非常深的网络，从另一方面来说，如果同一时刻网络输入到输出之间的路径 xt→ytx_t\rightarrow y_txt​→yt​ ，这个网络是非常浅的。 可以增加循环神经网络的深度从而增强循环神经网络的能力。增加循环神经网络的深度主要是增加同一时刻网络输入到输出之间的路径 xt→ytx_t\rightarrow y_txt​→
AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
盼小辉丶的博客
11-08 8563
在全连接网络中，首先需要将图像展平为一个一维向量，以便将其传递给第一个全连接层。为了考虑图像的空间结构，需要使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 。本节中，将介绍卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 Keras 构建卷积神经网络。
神经网络（六）循环神经网络
就随便写写....
08-23 2080
神经网络原理，调优，及其应用
《神经网络与深度学习》第六章学习笔记
weixin_45971154的博客
01-11 457
图灵完备是指一种数据操作规则，比如一种计算机编程语言，可以实现图灵机的所有功能，解决所有的可计算问题。在实际应用中，很多数据是图结构的，比如知识图谱、社交网络、分子网络等。长程依赖问题：由于梯度爆炸或消失问题，实际上只能学习到短周期的依赖关系。假设每次输入都是独立的，也就是说每次网络的输出只依赖与当前的输入。信息抽取，从无结构的文本中抽取结构化的信息，形成知识。语音识别，输入一段语音，送到RNN，输出一段文字。建立一个额外的延时单元，用来存储网络的历史信息。1、序列到类别：输入是序列，输出是类别。
深度堆叠卷积神经网络_堆叠卷积神经网络
weixin_26632369的博客
07-20 3269
深度堆叠卷积神经网络Introduction 介绍 “Hello, world!” The name’s Matthew, and this is my first entry in the world of Medium. I’m a data scientist who builds things with numbers and computers. No need to bother w...
TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM
衣带渐宽人憔悴
04-06 2842
原文地址：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10788849.html RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）是一种具有短期记忆能力的神经网络模型，可以处理任意长度的序列，在自然语言处理中的应用非常广泛，比如机器翻译、文本生成、问答系统、文本分类等。 但由于梯度爆炸或梯度消失，RNN存在长期依赖问题，难以建立长距离的依赖关系...
AIGC实战——生成模型简介
热门推荐
盼小辉丶的博客
08-29 9万+
生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)
盼小辉丶的博客
01-17 7315
在本节中，介绍了如何使用 PixelCNN 以自回归的方式生成图像，使用 Keras 构建 PixelCNN 模型，实现掩码卷积层和残差块，以便信息可以在网络中传递，只有前面的像素可以用于生成当前的像素。最后，使用 TensorFlow Probability 库提供的 PixelCNN 函数，该函数使用混合分布作为输出层，从而能够进一步改善学习过程。
AIGC实战——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
盼小辉丶的博客
12-01 6445
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种强大的深度学习模型，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。GAN 包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器根据输入的噪声信号生成一些伪造的数据样本，而判别器则负责判断该数据样本是真实的还是伪造的。在本节中，首先阐述生成对抗网络的理论基础，然后使用 Keras 构建生成对抗网络模型。
TensorFlow 堆叠循环神经网络（深层循环神经网络）
weixin_42272768的博客
01-15 2121
堆叠循环神经网络，又叫深层循环神经网络，就是将多个循环神经网络堆叠起来。在TensorFlow中，提供了tf.keras.layers.StackedRNNCells()类来封装堆叠神经网络的单元。要注意的是，这相当于是神经元，还要通过tf.keras.layers.RNN()封装成一个网络层才能正常使用。 下图对堆叠循环神经网络的解释： 左侧为堆叠循环神经网络，右侧为展开图。 代码如下： import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x
RNN&LSTM 简介
Man
06-02 1万+
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...
循环神经网络 - 深层循环神经网络
最新发布
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
04-15 898
如果将深度定义为网络中信息传递路径长度的话，循环神经网络可以看作既“深”又“浅”的网络。一方面来说，如果我们把循环网络按时间展开，长时间间隔的状态之间的路径很长，循环网络可以看作一个非常深的网络。从另一方面来 说，如果同一时刻网络输入到输出之间的路径𝑡，这个网络是非常浅的。本文我来学习两种常见的增加循环神经网络深度的做法。
05 循环神经网络
weixin_43490087的博客
07-25 1816
介绍了循环神经网络RNN的概念，以及简单循环神经网络SRN、长程依赖问题、RNN的架构及参数学习，还介绍了基于门控的循环神经网络和深层循环神经网络。
RNN-循环神经网络
2301_78731684的博客
12-08 1231
循环神经网络（RNN）是一种递归神经网络，其特点是能够处理序列数据，包括时间序列、语音、自然语言等。RNN的核心结构是循环单元，它可以捕获序列数据的时序信息，并能够利用这些信息进行模式识别和预测。RNN的结构可以根据具体任务进行调整，常见的变体包括长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。这些变体在处理序列数据时具有更强的表达能力和性能。RNN在许多领域得到了广泛应用，包括语音识别、自然语言处理、机器翻译、图像描述等。
循环神经网络 - 长程依赖问题及改进方案
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
04-09 1397
长程依赖问题是 RNN 在参数学习时面临的一大难题，其根源在于反向传播过程中梯度连续累乘因子（如激活函数导数和权重矩阵）的影响，使得早期时间步的梯度被极度缩小或放大。理解这一问题的原理有助于我们设计更健壮的网络，如 LSTM、GRU 等，以及采取梯度截断和合适的初始化策略。这样可以使模型更好地捕捉长距离依赖，从而提高在语言、音频等序列任务上的表现。
深度学习之 12 循环神经网络RNN2
水w的博客
08-10 3520
循环神经网络RNN2
【八问八答】循环神经网络
allein_STR的博客
04-16 2460
1. 如何给网络增加记忆能力？ 1）延时神经网络 一种简单的利用历史信息的方法是建立一个额外的延时单元，用来存储网络 的历史信息（可以包括输入、输出、隐状态等）. 比较有代表性的模型是延时神 经网络（Time Delay Neural Network，TDNN） 延时神经网络是在前馈网络中的非输出层都添加一个延时器，记录神经元的 最近几次活性值. 在第t个时刻，第𝑙 层神经元的活性值依赖于第𝑙 − 1层神经元的 最近𝐾 个时刻的活性值，即 其中 表示第 𝑙 层神经元在时刻 𝑡 的活性值，𝑀𝑙..
循环神经网络的改进：多层RNN、双向RNN与预训练
RuizhiHe
07-06 8625
1. 前言 本文讲解循环神经网络（RNN）的改进方法，并使用改进的RNN实现电影评论情感分析。 本人全部文章请参见：博客文章导航目录 本文归属于：NLP模型原理与应用系列 前文：长短期记忆网络（LSTM）原理与实战 2. 多层RNN（Stacked RNN） 在深度学习领域，可以将许多全连接层堆叠，构成一个多层感知机(Multi-Layer Perception)，可以将许多卷积层堆叠，构成一个深度卷积网络。同样的，可以将许多RNN层堆叠，构成一个多层RNN网络。 RNN每读取一个新的输入xtx_txt​，
循环神经网络(Recurrent Neural Network)详解
weixin_60737527的博客
09-30 1万+
循环神经网络RNN的基本原理与基于Pytorch的实现方法
AIGC实战
03-25
### AIGC 实战案例与教程 #### 文本生成任务 在文本生成方面，可以选用 GPT 系列模型来完成各种自然语言处理任务。例如，在构建聊天机器人时，可以通过微调 GPT 模型实现更高质量的对话交互[^1]。 ```python import torch from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') input_text = "Once upon a time" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 上述代码展示了如何加载预训练好的 `GPT-2` 模型并生成一段基于给定输入的文字。 #### 图像生成任务 针对图像生成需求，可采用 VAE 或者 GAN 类型的模型。特别值得一提的是 OpenAI 的 DALL·E 2 模型，其能够依据文字描述创造出对应的图片内容[^4]。 以下是利用 Hugging Face 提供接口访问 DALL·E API 创建图像的一个简单例子： ```python from huggingface_hub import InferenceApi inference = InferenceApi(repo_id="dalle-mini/dalle-mini", token='your_token_here') result = inference(inputs={"prompt": "a cute cat sitting on the windowsill"}) for idx, res in enumerate(result['images']): with open(f'output_{idx}.png', 'wb') as f: f.write(res) ``` 此脚本会向指定的服务端发送请求，并保存返回的结果作为本地文件。 #### AI 绘画实战指导 进入 AI-绘画进阶实战学习前，需先熟悉相关基础知识，包括但不限于 AI 绘画定义及其应用范围等内容[^2]。之后再深入探索特定软件如 MidJourney 和 Stable Diffusion 的操作方式，以及配套插件和模板的功能特性[^3]。 ###
评论 114
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

盼小辉丶

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值