RNN与LSTM学习笔记

最新推荐文章于 2024-05-07 18:01:46 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33006005/article/details/80020989
这篇学习笔记详细介绍了RNN和LSTM的工作原理。RNN因其在处理序列数据时的特性而受到关注，但也存在梯度消失和遗忘问题。LSTM通过细胞状态解决了长期依赖问题，能更好地保留信息。笔记涵盖了RNN的前向传导和反向传播，以及LSTM的基本结构和优势。

学习笔记：RNN与LSTM

  记录一下学习进度吧。

RNN

  Recurrent Neural Network偏重于数据时序上的处理，是一个链式的结构。由于RNN中存在时间上的信息，就可以根据之前出现的信息对当前的信息进行推断，链式的特征揭示了 RNN 本质上是与序列和列表相关的。他们是对于这类数据的最自然的神经网络架构。这可能就是它最大的优势吧。
  但是类似于梯度衰减和梯度爆炸，但信息相隔时间过晚，会存在信息遗忘的情况，无法体现优势。
RNN展开结构

RNN前向传导公式示意

st=tanh(Uxt+Wst−1) s t = t a n h ( U x t + W s t − 1 )

ot=sof
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【36】使用RNN与LSTM实现时序信息预测
Clichong
05-12 1258
如有错误，恳请指出。 在上一篇博文笔记中，见：【35】Sequence序列网络介绍与使用，我介绍了如何利用pytorch提供的RNN与LSTM接口，来搭建一个时序网络，那么在这篇文章中就打算用RNN网络或者LSTM网络来做一些时序预测的相关任务。 这里提供了两个例子： 1）使用RNN网络来预测正弦方波 2）使用LSTM网络来预测周期性的航班数据 其中，第一个例子是龙曲良老师授课的一个例子，第二个例子是见博客修改的，见参考资料。 在下篇文章中，还会介绍一下LSTM的其他我觉得挺好玩的应用： 3）使用.
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转自<a href="http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29">http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29</a></p><p>经常接触LSTM，GRU,RNN这些模型，对于LSTM的印象只是知道它用来解决梯度消失梯度爆炸问题，对于长距离...
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