从零开始的深度学习笔记（五）RNN网络详解

最新推荐文章于 2025-03-27 13:05:17 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： pytorch 深度学习 自然语言处理 神经网络 机器学习
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本文介绍了循环神经网络（RNN）的概念，它模拟人类记忆功能，通过循环使用上一层的输出作为下一层的输入。RNN中的中间层通过tanh激活函数处理当前输入和上一时刻的输出。尽管在图像处理上不如CNN，但在处理序列数据如文本时，RNN能够利用上下文信息。文章最后提到，RNN的应用包括文本生成，并预告了接下来将分享RNN的实现和应用。

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前言

循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）灵感来自于人类的记忆功能，那么如果让神经网络具备“记忆功能”效果会是怎么样呢？
在这里插入图片描述
至少对于人类来说，没有记忆功能是无法想象的。CNN缺少了记忆功能让人感到遗憾，但是我们已经见识到了CNN再图像领域大有可为，现在让我们一起来看看具有了记忆功能的RNN循环神经网络到底能给我们带来什么惊喜吧。

初识循环神经网络

循环神经网络，我们一般简称RNN，是一种具备了‘记忆’功能的网络，不妨让我们思考一下什么叫做【记忆】？比如说，我们想起来一件事儿，【两年前村口王二狗半夜翻墙上网摔断腿】。那么这件事情我们可以看成这么一个流程。

在这里插入图片描述

  1. 两年前我们将【村口王二狗半夜翻墙上网摔断腿】存入了我们打大脑
  2. 现在想起来，那么就是【两年前村口王二狗半夜翻墙上网摔断腿】
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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
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RNN(循环神经网络)
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1.全连接神经网络的局限性 全连接神经网络虽然可以对一个事物进行预测，但是前一条数据的输入和后一条数据的输入是完全独立的，这就使得面对一些具有序列信息的数据无法处理。 比如，我们说一句话，每个字在这句话中都扮演着不同的角色，你不可能单个拉出来理解。 2.RNN的主要形式： 在这个图中：x代表当前状态下的输入，y代表当前状态下的输出。 h 代表接收到的上一个节点的输入，h'代表下一个节点的输入 我们可以看到y的值取绝与h'，x。 这是一个单元，我们把它序列化就可以获得如下形式：
RNN网络详解
奋斗才是年轻该有的状态
09-09 5838
一、RNN网络简介   RNN网络的目的是用来处理序列数据，保存前后序列之间的前后关系，让网络对于信息具有记忆能力。对于传统的神经网络模型，它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一些问题却无能无力。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，再比如你要判断一个人说话的情感，肯定
循环神经网络（RNN）
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程子鱼
03-27 1165
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络（如多层感知机）不同，RNN 具有反馈结构，能够在处理当前输入的同时保持之前的计算结果，从而更好地处理序列数据，如时间序列、语音、文本等。
RNN网络【转】
10-14 150
本文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new things! 32 人赞了该文章 我来钱庙复知世依，似我心苦难归久，相须莱共游来愁报远。近王只内蓉者征衣同处...
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RNN(循环神经网络)详解
一去不复返的通信er
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RNN学习
RNN（循环神经网络）
weixin_63685622的博客
05-16 1万+
RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络,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.结构：三层，输入、输出、隐藏层（循环在隐藏层）图中sigma为sigmiod函数，将值压缩在0-1之间。
深度学习入门：循环神经网络------RNN概述，词嵌入层，循环网络层及案例实践！（万字详解！）
2301_76820214的博客
08-25 1878
循环神经网络(Recurrent Nearal Networks, RNN)是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。它通过引入循环连接，使得网络能够捕捉序列中的时间依赖性和上下文信息。在RNN中，每个时间步的隐藏层不仅接收当前输入，还接收来自上一时间步隐藏层的输出，这种机制允许网络“记忆”过去的信息，从而有效处理如文本、语音、时间序列等序列数据。RNN广泛应用于自然语言处理（如机器翻译、情感分析）、语音识别、时间序列预测等领域，展现了强大的序列建模能力
RNN网络
sangwz
05-22 610
import torch import torch.nn as nn # rnn第一个参数是输入特征维度，第二个是隐藏层特征维度，第三个是隐藏层层数 rnn = nn.RNN(5, 6, 2) # 输入，第一个表示输入数据量，第二个表示输入的长度，第三个表示特征维度，即tensor的维度 input = torch.randn(1, 4, 5) # 第一个表示隐藏层的数量，第二个表示sequence lenth，第三个表示隐藏层特征维度 h0 = torch.randn(2, 4, 6) output, h
详解RNN(数据解释、结构、计算、优缺点)
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06-05 5349
​ 传统的神经网络就像这种全连接网络，每个输入都和中间的隐藏层进行连接，然后输出。但这种网络，完全没有时序特点，无法深度挖掘具有时序特点的数据的特征。例如：x1 = ‘我的手机坏了’，x2 = ‘想买一个256g的苹果’。那么在全连接网络中，就很难理解‘256g的苹果’是真实的苹果还是手机了。​ 于是，就又了RNN（循环精神网络）。 ​ RNN网络会在下一个x中输入前一个网络的输出，不废话，直接上图，以下是我自己理解的图：这个是很多网上经典的图：这张图是转载的一篇博文的，关于RNN这篇博文也写得非常好
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本文将从RNN解决了什么问题、RNN的基本原理、RNN的优化算法、RNN的应用场景四个方面，带您一文搞懂循环神经网络RNN。
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