RNN与LSTM

最新推荐文章于 2025-12-02 19:51:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 19:51:43 发布 · 1.3k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#RNN #LSTM

为什么有了神经网络还会有RNN，这是因为传统神经网络没有考虑每次输入之间的相关性以及输出之间的相关性，它只对每次输入进行同样的运算并得到结果，没有考虑到连续的输入之间本身存在一种相关性，也就是说每次输入都是独立的。基于每次输入都是独立的假设，每次输出都只与当前输入有关，不能从之前的输入以及输出中得到有效的信息，这在许多情况下不是我们所期望的。RNN就是注意到了这种相关性并利用了这种相关性。RNN在许多任务上都取得了很好的效果，最出名的就是自然语言处理。

RNN称为循环神经网络，与传统的神经网络不同的是多了循环二字。循环的意义是指上一时刻的隐层状态s(t-1)可以作为当前时刻的输入，与当前时刻的输入一起决定当前时刻的状态s(t)。注意，这里可以循环的是每一时刻的隐层状态s，而并非输出o，而且循环的作用对象也是s，也就是说这种循环是隐层状态s的循环。

RNN结构展开（参考链接1）：

RNN structure

传统RNN结构主要包括input（x）、hidden state（s）以及output（o）。
以t时刻为例：
x(t) 为t时刻的输入，如果没有循环结构的话，x(t) 将直接通过函数U得到t时刻的隐层状态s(t)，但是有了循环结构后x(t) 仅作为s(t)的一部分输入。
s(t-1) 为t-1时刻的隐层状态，作为s(t)的另一部分输入，通过函数W作用与s(t)。这样s(t)就有了两个输入，相较于传统神经网络仅仅是计算s(t) 时多了一个输入。
o(t) 为t时刻的输出，是s(t)通过函数V得到的。由此可知，通过对s进行循环，就可以间接对o产生影响。

对RNN结构的

最低0.47元/天 解锁文章
RNN与LSTM的区别
MrLittleDog的博客
07-19 5万+
这篇文章简单总结一下RNN与LSTM的区别。 首先，对于基本RNN来说，它能够处理一定的短期依赖，但无法处理长期依赖问题。比如句子The cat, which already ate …, was full.和句子The cats, which already ate …, were full.，两句话的差别在于主语和谓语动词的单复数，由于句子比较长，RNN就无法处理这种问题。那么RNN为什么无法...
详解 LSTM
aliceyangxi1987的博客
06-18 7014
今天的内容有： LSTM 思路 LSTM 的前向计算 LSTM 的反向传播 关于调参 LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。 再增加一个状态，即c，让它来保存长期
RNN及LSTM，联系与区别
06-19
循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用，RNNs主要用来处理序列数据。
RNN、LSTM 区别
最新发布
Bojun Jiang的博客
12-02 787
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理
IT届的小学生
01-09 6598
最近在整理tensorflow，经常用到RNN与lSTM，故整理如下： -RNN：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM：长短时记忆网络（Long Short-Term Memory） 在看这篇文章之前，如果之前没有接触过-神经网络，请先阅读-神经网络调优 RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机
循环神经网络与LSTM
热门推荐
Joe的博客
02-21 5万+
1. 循环神经网络 ①基本结构 在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN(Recurrent Neuron Network)是一种对序列数据建模的神经网络，即一个序列当前的输出与前
深入解析RNN与LSTM原理及应用
07-28
RNN与LSTM作为深度学习和神经网络领域的重要组成部分，它们的主要作用在于处理和预测序列数据。在本文中，将深入解析RNN和LSTM的工作原理，并探讨它们在实际应用中的价值。 首先，RNN（循环神经网络）是一种特殊的...
精选资源
使用RNN与LSTM实现的5个应用
05-12
标题提及的是“使用RNN与LSTM实现的5个应用”，这表明我们将探讨如何在不同场景下利用循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）来解决问题。描述中列出了五个具体的应用实例，涵盖了时间序列预测、文本...
用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成.tar.gz
08-17
本项目聚焦于使用循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）来生成唐诗，这是一项结合了人工智能与传统文化的创新尝试。下面将详细介绍RNN与LSTM网络原理以及它们在唐诗生成中的应用。 **循环神经网络...
马里兰电池数据集下的RNN与LSTM神经网络在预测电池剩余寿命（RUL）方面的应用探究,马里兰电池数据集RNN、LSTM电池剩余寿命RUL预测 ,核心关键词：马里兰电池数据集; RNN; LSTM;
01-20
基于该数据集，研究者们提出了多种方法，其中使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行电池剩余寿命预测的研究尤为突出。RNN和LSTM作为时间序列分析的强大工具，在处理序列数据方面表现出了独特的优越性...
基于马里兰电池数据集的RNN与LSTM模型在电池剩余寿命RUL预测中的应用研究,马里兰电池数据集RNN、LSTM电池剩余寿命RUL预测 ,马里兰电池数据集; RNN; LSTM; 电池剩余寿命预测;
02-06
本文研究的核心是基于马里兰电池数据集，利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）模型来进行电池剩余寿命的预测。马里兰电池数据集是一套广泛应用于电池健康监测和寿命预测领域的标准数据集，包含了电池在...
LSTM与RNN的区别
大太阳
08-21 7154
1. RNN RNN能够处理一定的短期依赖，但无法处理长期依赖问题。因为当序列较长时，序列后部的梯度很难反向传播到前面的序列，这就产生了梯度消失问题。当然，RNN也存在梯度爆炸问题，但这个问题一般可以通过梯度裁剪（gradient clipping）来解决。 RNN网络结构如下： hth_tht​为timestep t的隐藏层状态值，xtx_txt​为输入，hth_tht​实际上还要经过softmax或者别的函数处理得到输出y^t\widehat{y}_ty​t​。 上图中RNN单元的计算公式为： ht=
RNN与LSTM的理解
weixin_46006304的博客
07-29 2323
RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络是用于处理序列问题的神经网络，比如时间序列或者文字序列，这类数据有一个特点是后面的数据与前面的数据只有关系的，比如说有一句话：我喜欢吃苹果，但是我___橘子，如果要在横线上填入一个词语的话，很显然，应该填入的是不喜欢、讨厌之类的词语，RNN就是需要网络对这类数据有一个预测的能力。 RNN循环神经网络的应用是很广的，比如：语音识别，语言建模，文字翻译，图片描述等，网络有三个主要的特点： 1、权值共享，整个网络只有w、u、v三个参数，.
RNN与LSTM区别
WangYouJin321的博客
03-23 4599
RNN与LSTM的区别。 首先，对于基本RNN来说，它能够处理一定的短期依赖，但无法处理长期依赖问题。比如句子The cat, which already ate …, was full.和句子The cats, which already ate …, were full.，两句话的差别在于主语和谓语动词的单复数，由于句子比较长，RNN就无法处理这种问题。那么RNN为什么无法处理这种问题呢？因为...
RNN和LSTM的区别是什么？
weixin_40551464的博客
01-09 4366
LSTM: LSTM是RNN的一个变种，它包含特殊的结构称为“门”（Gates）。RNN: RNN的核心是一个循环单元，它在序列的每个时间步上执行相同的任务，同时保留一些关于之前步骤的信息。RNN: RNN在处理长序列时面临“梯度消失”或“梯度爆炸”的问题，这使得它难以学习和保持长期的依赖关系。LSTM: 对于需要处理复杂模式和长期依赖的任务（如机器翻译、语音识别等），LSTM通常是更好的选择。RNN: 对于一些不需要长期记忆的简单序列处理任务，标准的RNN可能足够有效。
RNN与LSTM原理浅析
君子不怨的小梦想
06-08 1万+
一、写在前面 由于学业繁忙，突然发现近四个月没更新博客了，于是将前几天讲课的PPT做了简单整理，水一篇博客。本文主要做一些RNN及LSTM的简介而非深入讲解，文中部分LSTM通用结构图及通用公式来源于网络，此处不一一列举，感谢图片的原创博主提供的支持！ 二、RNN 2.1什么是RNN RNN的全称为Recurrent Neural Network, 即“循环神经网络”，是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的...
RNN与LSTM的对比分析
weixin_45268911的博客
07-20 9670
RNN与LSTM 一、RNN 1. 为什么需要RNN？ 在这之前，我们已经学习了基础的神经网络，它们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y；但基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，也就是说，他们都只能单独的去处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。而在实际应用中某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接，相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据
通俗易懂RNN和LSTM
qq_45805398的博客
03-11 2890
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN等等。
LSTM与RNN的比较
张洁的笔记
04-14 5万+
参考博客：[译] 理解 LSTM 网络 之前提到了RNN，也提到了RNN在处理long term memory的时候存在缺陷，因此LSTM应运而生。LSTM是一种变种的RNN，它的精髓在于引入了细胞状态这样一个概念，不同于RNN只考虑最近的状态，LSTM的细胞状态会决定哪些状态应该被留下来，哪些状态应该被遗忘。 下面来看一些RNN和LSTM内部结构的不同： RNN LSTM ...
RNN与LSTM深度解析：结构、公式与比较
"RNN与LSTM详解ppt" 在深度学习领域，递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是处理序列数据的重要工具，尤其适用于理解和生成时间序列信息。本...
评论
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
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