RNN,LSTM和GPU

最新推荐文章于 2025-04-07 21:47:22 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： rnn lstm 神经网络
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一、RNN网络（Recurrent Neural Network）

1.1RNN网络模型定义

RNN是一种特殊的神经网络结构，是一类用于处理序列数据的神经网络。与CNN最大的区别在于，它可以处理不同时间点上的数据，各个层之间有一定的联系，不是孤立的卷积网络层。
循环神经网络如下图所示。在一个时间步骤中的每个节点都接收来自上一个节点的输入，并且这可以用一个feedback循环来表示。我们可以深入这个feedback循环并以下图来表示。在每个时间步骤中，我们取一个输入xt_i和前一个节点的输出h_t-i，对其进行计算，并生成一个输出ht_i+1。这个输出被取出来之后再提供给下一个节点。此过程将一直继续，直到所有时间步骤都被评估完成。
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工作原理如下：首先单词被转换成机器可读的向量，然后RNN逐个处理向量序列，依次处理到最后一个。
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在处理过程中，讲前一个处理好的输出根据权重，传递到下一个网络模块，然后和下一个模块的输入一起进入网络，依次重复此过程完成网络传输。
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在向前传播过程中每个单元工作依次按照如下方式进行：
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动画演示如下：

最低0.47元/天 解锁文章
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
dili8870的博客
03-17 1864
　　概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。 1. RNN 　　RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本...
RNN、LSTM、GRU
qq_41168327的博客
03-04 1565
RNN 在循环神经网络(RNN)中，神经元的输出在下一时刻是可以传递给自身的，可以对时间序列建模。很多任务的时间序列信息很重要，即一个样本中前后输入的信息是有关联的。样本出现时间顺序信息对语音识别、自然语言处理等问题很重要，所以对于这类问题，可以使用循环神经网络(Recurrent Neural Network)来对其建模。 先看上图左侧部分，x、s、o都是向量，分别表示输入层、隐藏层和输出层的...
对RNN、LSTM、GRU的理解
weixin_45787600的博客
03-15 7266
本文章是根据本人在查阅了csdn，bilibili之后而写的心得，有部分内容转载于csdn。 试验结果是根据中国mooc大学 TensorFlow学习笔记提供的代码的结果。
科普：GRU、LSTM及RNN
最新发布
qiy_icbc的博客
04-07 1193
GRU（门控循环单元）、LSTM（长短期记忆网络）、RNN（循环神经网络）均为处理序列数据的神经网络模型，它们之间存在着紧密的联系与明显的差异。
大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU
全栈O-Jay的博客
04-02 3749
一文极速了解循环神经网络RNN、LSTM、GRU！
RNN、LSTM和GRU
Wisimer
02-26 1277
一、循环神经网络 传统的神经网络并不能做到保持信息的持久性，RNN(Recurrent Neural Retwork) 解决了这个问题。RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。 在上面的示例图中，神经网络的模块，，正在读取某个输入 ，并输出一个值 。循环可以使得信息可以从当前步传递到下一步。 RNN 可以被看做是同一神经网络的多次复制，每个神经网络模块会把消息传递给下一个。所以，如果我们将这...
深度学习--RNN循环神经网络和LSTM
ssheudjbdndnjd的博客
04-25 2156
我们来看一看百度百科给的解释下面是循环神经网络的一部分黑色直线代表权重，a1，a2代表存储单元，黄色框框代表输入，曲线是激活函数。
这是一个关于序列学习面向对象的深度学习的matlab工具箱，包括rnn lstm和编码器解码序列到序列的etcGPU版.zip
01-07
在本压缩包中，提供了面向对象的深度学习工具箱，包含了RNN、LSTM以及编码器-解码器等序列学习模型的GPU加速版本。使用者通过这些工具箱可以快速搭建起深度学习模型，并利用GPU的强大计算能力来加速模型的训练过程，...
RNN, LSTM详解以及浅尝试
I AM BACK
12-31 7991
RNN LSTM ExampleRNN也就是循环神经网络，这个东西有着非常多的用途，尤其是在对于时间序列方面，可变长序列到序列或者说是在上下文模型中有着非常广泛的应用。现在论文中说到RNN，基本上说的就是LSTM，但是最近又有了GRU，用了比LSTM更少的gate，更少的参数，可以达到类似的效果。这篇博客主要是介绍RNN，LSTM的原理，以及举了一个程序的例子来说明如何用TF实现LSTM【1】。RN
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip
09-04
在深度学习领域，RNN（循环神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）和卷积神经网络（CNN）是三种极其重要的网络结构。它们在处理序列数据、时间序列预测、自然语言处理以及图像识别等方面展现出了卓越的能力。本篇文章将...
循环神经网络 RNN、LSTM、GRU
weixin_46545987的博客
04-20 500
与传统的前向神经网络和卷积神经网络 (CNN) 不同，循环神经网络 (Recurrent Neural Networks，RNN)是一种擅于处理序列数据的模型，例如文本、时间序列、股票市场等。本文主要介绍循环神经网络中的几种重要模型 RNN、LSTM、GRU 的发展过程与结构区别，并详细推导了 RNN 中的梯度爆炸与梯度消失的原因。
从RNN讲起(RNN、LSTM、GRU、BiGRU)——序列数据处理网络
薛定谔的猫的博客
10-12 5236
循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络，它一般以序列数据作为输入，通过网络内部的结构设计有效地捕捉序列之间的关系，以序列的形式输出。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有"记忆"能力，通过在网络中引入循环连接，使得其可以利用先前的输入信息来影响当前的输出。这使得RNN非常适合处理具有时间依赖性或顺序性的任务。长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络RNN，设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。
算法面试RNN、LSTM、GRU一文必备
weixin_44625028的博客
01-24 1207
算法面试必看
理解序列模型（RNN、LSTM、GRU）
skycol的博客
10-28 2956
什么是序列模型？RNN，LSTM, GRU模型。在语言识别，音乐生成，机器翻译这些激动人心的领域，序列模型都得到了广泛应用，本文介绍著名的RNN（recurrent neural network）和它的变体LSTM（long short termmemory），以及LSTM的简化GRU（gate recurrent unit）。
序列模型RNN、LSTM、GRU通俗理解（全网之最很通俗）
WGS.
12-20 3022
文章目录带时间序列的任务场景标准神经网络建模的弊端一、RNN1.1 结构1.2 特点1.3 前向传播1.4 损失函数1.5 反向传播1.6 缺点二、LSTM2.1 思路2.22 结构2.23 对比RNN2.3 单元结构2.4 前向传播2.5 记忆细胞2.6 举例理解2.71 遗忘门2.72 更新门2.73 输出门2.8 LSTM缓解梯度消失的原因2.9 缺点三、GRU3.1 单元结构3.2 对比LSTM3.3 举例理解3.4 与LSTM区别3.5 GRU缓解梯度消失的原因 带时间序列的任务场景 标准神经网
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
weixin_34280060的博客
03-18 1667
RNN（Recurrent Neural Network)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响根据反向传播算法和链式法则，梯度的计算可以简化为以下公式Dnσz1w1∗σz2w2∗σznwnDn​σz1​w1。
RNN,LSTM和GRU
Taizhuang_的博客
12-17 1695
关于RNN,LSTM和GRU的一些内容
RNN，LSTM，GRU极简笔记
qq_37326944的博客
02-15 537
RNN与卷积最大的不同是，他的cell输出会成为下一个cell的输入，这代表了RNN是有一定**记忆能力**的，因为我的输出成为了我的输入，所以训练参数是有记忆性的，如果卷积神经网络是人类视觉的模拟，那循环神经网络是人类记忆信号的模拟，它通过看从时序序列上的相关性产生了一定程度的记忆，这种记忆包含语义，语法等信息。 它的应用 1.预测一个时序信号的未来数据，比如房价，股价，公司效益的预测。 2.自然语言处理 人在看一篇文章的时候，要是想产生理解，往往需要看完全部的段落或句子，而不是只看完某个字，然后才可以
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