AIGC实战——改进循环神经网络

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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
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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。

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：

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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​，
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