RNN&LSTM&GRU

最新推荐文章于 2025-07-16 22:25:42 发布
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分类专栏： WebRTC实时语音算法工程实现 文章标签： 语音识别 循环神经网络 LSTM GRU
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shichaog/article/details/72853665
本文介绍了RNN在解决序列问题上的优势，特别是在语音识别和语言模型中的应用。讨论了RNN的长期依赖问题，并详细解析了LSTM和GRU如何解决这一问题。LSTM通过复杂的门控机制来处理长期依赖，而GRU则是通过复位门和更新门简化了这一过程。此外，还展示了RNN的一个应用实例——语言模型，该模型基于历史单词序列预测下一个最可能出现的单词。

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##RNN
相对于CNN，RNN可以记录历史信息，使其在解决序列问题方面很有用处，其被广泛应用于语音识别，语言模型，翻译和图像标注等。
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RNN网络具有记忆前序状态的功能。
展开后的模型如下：

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自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解
WANGYANG的博客
04-14 2710
在上一章节中，深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法，从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此，Word2vec作为一种语言模型，也具备根据上下文预测中心词的能力，这是其训练的核心任务，也是模型所能实现的功能。那么，既然已有语言模型，为何还需要引入RNN呢？又或者，RNN具有何种独特性呢？而LSTM和GRU为什么会被视为RNN的变体？本章节将针对这些问题，用深入浅出的语言解读这些模型背后的核心逻辑，以便让读者对整个知识体系存在一个全面的理解。
RNN&&LSTM学习总结
blackbeardiana的博客
10-13 573
李宏毅老师机器学习课程笔记
RNN、LSTM、GRU
qq_41168327的博客
03-04 1608
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...
rnn,lstm与GRU详解
05-20
三种循环神经网络的介绍与比较，帮助大家对循环神经网络的理解
NLP：LSTM和GRU分享
sulin123123的博客
07-16 1970
前言：前面文章分享了传统RNN，此次分享传统RNN变体：LSTM和GRU。
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
dili8870的博客
03-17 1893
　　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中LSTM和GRU基础
huangyiping12345的博客
10-24 521
原始内容来源于：https://blog.youkuaiyun.com/gzj_1101/article/details/79376798 感谢博主的辛苦劳动！ 吴恩达深度学习课程理解更清晰！ 1 Recurrent Neural Networks(RNN) 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所...
RNN与LSTM
smallflyingpig的专栏
12-18 1013
推荐资料 wiki:Long short-term memory RNN
python手动实现RNN、LSTM、GRU.zip
09-14
在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是处理序列数据的重要模型。本资源包“python手动...
RNN、LSTM、GRU详解
qq_56640350的博客
03-05 969
在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据，循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）及其改进版本——长短时记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）和门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）成为处理时序任务的核心模型。RNN 是一种具有记忆能力的神经网络，能够处理序列数据（如文本、音频、时间序列信号）。
深度学习--几种常见的循环神经网络视频教学（RNN+LSTM+GRU）
06-10
深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大...
大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU
全栈O-Jay的博客
04-02 3855
一文极速了解循环神经网络RNN、LSTM、GRU！
lstm和rnn、gru
weixin_43870856的博客
09-17 212
RNN 循环神经网络，是非线性动态系统，将序列映射到序列，主要参数有五个：[Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0]，典型的结构图如下： 和普通神经网络一样，RNN有输入层输出层和隐含层，不一样的是RNN在不同的时间t会有不同的状态，其中t-1时刻隐含层的输出会作用到t时刻的隐含层. 参数意义是: Whv:输入层到隐含层的权重参数，Whh:隐含层到隐含层的权重参数，Woh：隐含层到输出层的权重...
RNN LSTM GRU
zz2230633069的博客
03-01 567
感谢：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29
RNN-LSTM-GRU
weixin_44965520的博客
12-19 284
RNN 问题： 无法获得长期依赖信息 梯度消失/爆炸 二者的原因都是因为循环过程中参数W的高次幂带来的问题 LSTM 想了一个剧集的例子： Ct（细胞状态）目前t时刻为止所有的剧情要素集合 ht（隐藏状态）目前t时刻（结合了所有的剧情要素）的剧情理解 遗忘单元：结合这一集的剧情输入Xt和上一集的剧情理解ht-1，看看哪些之前的剧情要素根本不重要，产生一个遗忘列表（元素0-1的一个向量ft），和之前的所有剧情要素集合Ct乘一下（越0忘的越多，越1越不咋忘说明比较重要），这样就把不重要的要素给忘了 输
RNN LSTM 以及 GRU 详解
frank_zhaojianbo的博客
07-17 244
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020071706443680.png
深度学习之RNN、LSTM、GRU篇
weixin_42028608的博客
02-28 895
写在前面，作为RNN篇学习的记录 参考1：https://blog.youkuaiyun.com/mpk_no1/article/details/72875185 参考2：https://blog.youkuaiyun.com/lreaderl/article/details/78022724 RNN（ Recurrent Neural Networks循环神经网络） 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据，在全连接...
RNN、LSTM和GRU
Wisimer
02-26 1292
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...
RNN GRU lstm 面试
最新发布
07-26
嗯，用户这次的问题是关于RNN、GRU和LSTM在面试中的常见区别问题。从对话历史看，用户之前关注过注意力机制，现在转向循环神经网络的变体比较，可能是为技术面试做准备。 用户提供的引用资料很全面，主要来自四篇...
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