深度学习入门(5) - RNN

最新推荐文章于 2025-12-05 16:19:27 发布
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#深度学习 #rnn #人工智能

本文详细介绍了循环神经网络(RNN)如何处理非顺序数据，包括基本的vanillaRNN和其在长序列训练中遇到的问题。重点讨论了TruncatedBackpropagationThroughTime方法以及LSTM（长短期记忆）模型，展示了LSTM如何解决长期依赖问题并提升模型性能。

Recurrent Neural Network

Process Sequences!

Sequential processing of non-sequential data

ht=fW(ht−1,xt)h_t = f_W(h_{t-1},x_t)ht​=fW​(ht−1​,xt​)

new state is calculated by f on old state and input xtx_txt​

yt=fWy(ht)y_t = f_{W_y}(h_t)yt​=fWy​​(ht​)

and output is a applying another function f on h_t

same function and the same set of parms are used at every time step

Vanilla RNN

请添加图片描述

Truncated Backpropagation Trough Time

Backpropagation through time takes too much memory for long sequences

Instead, do the backpropagtion in truncated chunks.

Make it feasible to train

LSTM （Long Short Term Memory）

请添加图片描述

一个LSTM很详细的讲解！

https://blog.youkuaiyun.com/qian99/article/details/88628383

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