3、深度学习中的多种神经网络模型解析

深度学习中的多种神经网络模型解析

在深度学习领域，多种神经网络模型各有特点和应用场景。下面将详细介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）、强化学习、Q - 学习、深度Q - 学习、迁移学习以及受限玻尔兹曼机（RBM）等模型。

1. 循环神经网络（RNN）

RNN 适用于处理序列或时间数据，在这些数据中，给定时刻或位置的数据与先前时间步或位置的数据高度相关。例如在处理文本数据时，一个词与它前面的词高度相关，RNN 就表现出很好的效果。

在 RNN 中，每个时间步网络执行相同的功能。在每个给定的时间步 $t$，会基于前一个状态 $h_{t - 1}$ 和当前输入 $x_t$ 计算一个记忆状态 $h_t$，新状态 $h_t$ 用于预测该时间步的输出 $o_t$。其相关方程如下：

RNN 中，第 $t$ 步的输出误差会通过在先前时间步传播误差来尝试纠正先前时间步的预测，这有助于 RNN 学习相距较远的词之间的长期依赖关系。然而，由于梯度消失和梯度爆炸问题，在实践中 RNN 并不总是能学习到这种长期依赖关系。

梯度消失问题的原因在于，RNN 中的函数 $f_2$ 通常是 sigmoid 或 tanh 函数，这些函数存在饱和问题，即输入超出特定范围时梯度较低。由于 $f_2$ 的导数相互相乘，当激活函数的输入处于饱和区时，即使 $(t - k)$ 为相对适中的值，梯度也可能变为零。即使 $f_2$ 函数不在饱和区运行，sigmoid 函数的梯度始终小于 1，因此很难学习序列中词之间的远距离依赖关系。

梯度爆炸问题则可能源于权重因子。例如，当时间步 $t$ 和 $k$ 之间的距离约为 10，权重