16现代循环神经网络—深度循环与双向循环

深度与双向循环神经网络
最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： 动手学习深度学习 文章标签： rnn 人工智能 深度学习
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1.深度循环神经网络

回顾：循环神经网络

  • 如何将循环神经网络变深，以获得更多的非线性？
    • 通过添加多个隐藏层的方式来实现（和 MLP 没有本质区别），每个隐藏状态都连续地传递到当前层的下一个时间步和下一层的当前时间步

  • 类似于多层感知机，隐藏层数目和隐藏单元数目都是超参数（它们是可以进行调整的）
  • 使用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态替代上图中深度循环神经网络中的隐状态计算，就能够很容易地得到深度门控循环神经网络或长短期记忆神经网络

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现代循环神经网络：双向循环神经网络
qq_51957239的博客
03-14 3304
双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，简称BRNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，它能够在一个序列数据中同时考虑过去和未来的信息。与传统的循环神经网络（RNN）不同的是，BRNN在每个时间步上使用两个独立的循环结构，一个用于从过去到未来的传递信息，另一个用于从未来到过去的传递信息。
（深层与双向）循环神经网络
qq_58317297的博客
07-27 788
（2）将前向隐状态𝐻→𝑡 和反向隐状态𝐻←𝑡连接起来， 获得需要送入输出层的隐状态𝐻𝑡。这是具有𝐿个隐藏层的深度循环神经网络， 每个隐状态都连续地传递到当前层的下一个时间步和下一层的当前时间步。（3）深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪） 来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。（1）在深度循环神经网络中，隐状态的信息被传递到当前层的下一时间步和下一层的当前时间步。（1）在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。（1）前向和反向隐状态的更新。1、对于循环神经网络。
李沐动手学深度学习V2-双向循环神经网络Bidirectional RNN和代码实现
flyingluohaipeng的博客
06-30 1666
在序列学习中，以往假设的目标是：在给定观测的情况下（例如在时间序列的上下文中或在语言模型的上下文中），对下一个输出进行建模，虽然这是一个典型情景，但不是唯一的，例如我们考虑以下三个在文本序列中填空的任务：根据可获得的信息量，我们可以用不同的词填空，如“很高兴”（“happy”）、“不”（“not”）和“非常”（“very”）。很明显每个短语的“下文”传达了重要信息（如果有的话），而这些信息关乎到选择哪个词来填空，所以无法利用这一点的序列模型将在相关任务上表现不佳。 例如如果要做好命名实体识别（例如，识别“G
9.4 双向深度循环神经网络
dc12499574的博客
04-24 877
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深度学习之RNN(循环神经网络)
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【现代深度学习技术】现代循环神经网络04：双向循环神经网络
Morse_Chen的博客
05-03 1975
本文讲解了双向循环神经网络。从序列学习扩展场景切入，详述隐马尔可夫模型动态规划解法，引申双向循环神经网络架构、定义、计算代价、典型应用，并给出错误应用示例与风险警示，凸显实践要点。
【动手学深度学习】李沐——循环神经网络
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11-04 2172
关于李沐老师的【动手学深度学习】课程其中的循环神经网络章节的学习记录，包括完整代码的解释及个人见解。
深度学习基础之循环神经网络
🌟【AI炼丹师 | 你的数字技术搭子】 大二解锁3200+道友同行👾
08-16 1885
RNN通过引入隐藏状态（Hidden State），使得网络能够在处理当前输入时保留之前的信息。这种记忆能力使得RNN特别适合处理具有时间依赖性的序列数据，如文本、语音和时间序列等。具体来说，RNN在每个时间步上都会计算一个隐藏状态，并将该状态传递到下一个时间步，从而捕捉到序列数据中的时序信息。循环神经网络因其独特的结构和强大的表达能力，在处理序列数据方面表现出色。尽管存在一些挑战，但通过改进方法如LSTM和GRU，这些问题得到了有效解决。
双向循环神经网络_一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇
weixin_39954908的博客
11-23 1800
神经网络基础神经网络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，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？为什么需要RNN（循环神经网络）他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够...
基于离散韦格纳分布结合卷积神经网络与双向门控循环单元的故障诊断研究（Matlab代码实现）
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内容概要：本文研究基于离散韦格纳分布（DWD）结合卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（Bi-GRU）的故障诊断方法，提出一种融合时频特征提取与深度学习模型的智能诊断框架。利用离散韦格纳分布在时频域上的高分辨...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
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中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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基于华为开发者空间实现花卉识别
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