五、 01 循环序列模型

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布

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#神经网络 #人工智能 #深度学习 #机器学习

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本文详细探讨了序列模型的选择原因，重点解析了循环神经网络(RNN)的工作原理，包括通过时间的反向传播和不同的RNN类型。特别讨论了语言模型和序列生成的应用，并介绍了为解决梯度消失问题的GRU和长短期记忆(LSTM)单元。此外，还触及了双向神经网络和深层RNN的构建，为读者提供了深入理解这些技术的全面视角。

1.1 为什么选择序列模型
序列模型例子

1.2 数学符号
数学符号表示
单词向量化
在这里插入图片描述

1.3 循环神经网络模型
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.4 通过时间的反向传播
在这里插入图片描述

1.5 不同类型的循环神经网络
在这里插入图片描述

1.6 语言模型和序列生成
在这里插入图片描述

1.7 对新序列采样
在这里插入图片描述

1.8 带有神经网络的梯度消失
在这里插入图片描述

1.9 GRU单元
在这里插入图片描述

** 1.10 长短期记忆(LSTM)**
在这里插入图片描述

1.11 双向神经网络
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1.12 深层循环神经网络
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