RNN循环神经网络

最新推荐文章于 2023-04-15 16:59:02 发布
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#自然语言处理 #人工智能

文章介绍了自然语言处理中的基本模型，如one-hot编码和RNN的工作原理，特别是RNN的梯度消失问题。接着，讨论了GRU和LSTM如何解决这个问题，允许网络捕捉更长的依赖关系。此外，还提到了双向RNN，它可以从序列的前后两个方向获取信息。

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

1.one-hot模型

表示句子中的每个单词

如果句子中出现了字典中没有出现的单词，那么就创建一个新的标记，或者说是一个伪词称其为Unknown Word
 

2.循环神经网络RNN

会把计算后第一步的计算结果作为其输入信息(的一部分)特别是第一步的激活数值会传递到第二步

我们会在第0步的时候使用一些人为制造的激活数值，通常为一个全零的向量，有的研究者会随机的为a0设置初始值，用零作为激活是最常见的选择
 

循环神经网络从左向右扫描数据，每一步它所用的参数是共享的，所以会有一组参数

RNN缺点它只是用序列中早期的信息来做预测 

激活函数的选取要根据输出y的类型 

不同类型的RNN

机器翻译many to many但是输入与输出的长度不同 

序列生成

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