LSTM(循环神经网络RNN)dropout技术——Recurrent Neural Network regularization阅读笔记

最新推荐文章于 2025-07-12 16:35:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-12 16:35:50 发布 · 1.1w 阅读 · 41 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文是关于LSTM（循环神经网络）中dropout技术的阅读笔记，重点讨论如何在RNN中实施dropout以进行网络正则化。通过在RNN网络的输入位置应用dropout，避免了在循环过程中信息的逐渐丢失，确保了长序列输入时的性能稳定性。

Recurrent Neural Network regularization

简单回顾LSTM

照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定htl∈Rnh^l_t\in{R^n}htl​∈Rn表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，ht0h^0_tht0​表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达为Wx+bWx+bWx+b，为了简洁起见，我们直接用一个映射变换Tn,mT_{n,m}Tn,m​表示将一个nnn维的输入映射为mmm维的输出，即Rn→RmR^n{\rightarrow}R^mRn→Rm；LLL是网络的层数，htLh^L_t

最低0.47元/天 解锁文章

新学期VIP享超值加赠
【Recurrent Neural Network Regularization】读后感（未编辑完毕）
ciyiquan5963的博客
09-11 1686
简介 正则化（Regularization）使神经网络应用广泛。对前馈神经网络，dropout是最有效的正则化方法。但是dropout不适用于RNN，因为递归（recurrence）会放大噪音，持续影响网络学习。RNN通常使用small model，large RNN趋于overfit。 这篇文章主要贡献是使用dropout在non-recurrentconnections。如下图所示。
【论文笔记】Recurrent Neural Network Regularization
Issac's Blog
12-11 4438
本文模型：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/models/rnn/ptb 这篇文章引用量也是超高，总体来说因为他有一个大亮点，那就是Dropout on RNN!   Overfit一直是困扰RNN的大问题，曾经有过不少实验对RNN加以dropout，但是效果都不好，因为循环放大了输入的噪声
LSTM（长短期记忆网络）
最新发布
m0_54570435的博客
07-12 1418
本文系统解析了LSTM（长短期记忆网络）的核心原理与应用。LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）有效解决了传统RNN的梯度消失/爆炸问题，成为处理长序列数据的核心技术。文章详细介绍了LSTM的数学基础、架构演进（包括GRU、双向LSTM等变体）、训练优化技巧（如梯度裁剪和正则化）以及在NLP、时间序列预测和语音处理等领域的典型应用方案。尽管Transformer兴起，LSTM在时序敏感任务中仍具独特优势，为序列建模提供了重要基础。
RNN变体之dropout
falianghuang的博客
06-08 5456
问题RNN在迭代运用状态转换操作“输入到隐状态”实现任意长序列的定长表示时，会遭遇到“对隐状态扰动过于敏感”的困境。dropoutdropout的数学形式化: y=f(W⋅d(x))y=f(W \cdot d(x)), 其中d(x)={mask∗x, if train phaseing(1−p)x,otherwised(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {m
LSTM里的dropout
weixin_30598225的博客
12-01 2296
dropout 转载于:https://www.cnblogs.com/zhaopAC/p/10049677.html
lstm_dropout
kakak_的博客
06-10 9211
由于网络参数过多，训练数据少，或者训练次数过多，会产生过拟合的现象。 dropout是神经网络中避免过拟合最有效的正则化方法 dropout 每一层的神经元按照不同的概率进行dropout，这样每次训练的网络都不一样，对每一个的batch就相当于训练了一个网络，dropout本质是一种模型融合的方式，当dropout设置为0.5时，模型总类最多为2^n, 另外在更新参数时，只对保留的神经元进行更新，也能加快训练速度。 传统的dropout在rnn中使用的效果不是很好，因为rnn有放大噪音的功能，所以会反过.
2015 【RNN 如果使用dropout 进行正则化】recurrent neural network regularizat
08-03
论文《Recurrent Neural Network Regularization》由Wojciech Zaremba等人于2015年发表，他们提出了一个改进的Dropout策略，专门用于LSTM模型。他们指出，传统的Dropout在处理RNN时，会随机丢弃整个时间序列中的隐藏...
基于 OpenCL 编写的 C++ 深度学习框架，支持流行的多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN，包括 LSTM）
09-21
基于 OpenCL 编写的 C++ 深度学习框架，支持流行的多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN，包括 LSTM）、卷积神经网络（CNN，包括 ResNet）。它具有友好的调试功能。OpenCL for Nets - A Deep Learning Framework ...
dropout与lstm的结合使用
热门推荐
ningyanggege的博客
06-21 2万+
1、dropout是神经网络中最有效的正则化方法；2、传统的dropout在rnn中效果不是很好；dropout在rnn中使用的效果不是很好，因为rnn有放大噪音的功能，所以会反过来伤害模型的学习能力；3、在rnn中使用dropout要放在时间步的连接上，即cell与cell之间传递，而不是神经元；对于rnn的部分不进行dropout，也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时，这个中间不进...
lstm的dropout机制
xinyihhh的博客
12-24 8056
model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) model.add(Dropout(0.5)) 第一个dropout是输入层x和hidden之间的dropout，控制输入线性变换的神经元断开比例 第二个recurrent_dropout是hidden-hidden之间的dropout（循环层之间），控制循环状态的线性变换的神经元断开比例 第三个Dropout是在层之间加入dropout层,是层与层之间的dropout 1，2两...
Dropout 与 LSTM 结合：提升深度序列模型性能
AI天才研究院
01-08 3264
1.背景介绍 深度学习技术的发展已经进入了一个高度激发的阶段，随着数据规模的增加和计算能力的提升，深度学习模型的层数也逐渐增加，从而使得模型的表现力得到了显著提升。然而，随着模型层数的增加，模型的表现力也会逐渐衰减，这主要是由于模型中的过拟合现象的影响。在处理序列数据的任务中，如自然语言处理、时间序列预测等，深度学习模型的表现力尤为重要。 在处理序列数据的任务中，Long Short-Term...
RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION-笔记
jiayoudangdang的博客
02-27 1753
RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION 0 摘要 我们为带有长短期记忆（LSTM）unit的递归神经网络（RNN）提供了一种简单的正则化技术。 Dropout是用于规范化神经网络的最成功技术，不适用于RNN和LSTM。 在本文中，我们展示了如何正确地将缺失应用于LSTM，并表明它显着减少了在各种任务上的过度拟合。这些任务包括语言建模，语音识别，图像标题生成和机器翻译。 1 介绍 递归神经网络（RNN）是一种神经序列模型，可在重要任务上达到最先进的性能，这些任务
LSTM层中的dropout，recurrent_dropout
mailin2008的专栏
06-29 1万+
https://www.zhihu.com/question/304757225/answer/1152308274
RNN(recurrent neural network regularization)
林小川的博客
10-10 7180
论文：https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf 摘要： 论文为RNN中的LSTM单元提出一个简单的调整技巧，dropout在调整神经网络中取得非常大的成功，但是在RNN（循环神经网络）和LSTM中表现不好。论文展示了如何正确的在LSTM中应用dropout，并且显示出该技巧能够显著减少过拟合现象。 介绍： 循环神经网络(RNN)是一个连续神经网络，用于解决语言...
Recurrent Neural Networks regularization
Yingying
12-08 782
Zaremba W, Sutskever I, Vinyals O. Recurrent Neural Network Regularization[J]. Eprint Arxiv, 2014. 不破坏recurrent connections, 在不同层之间加入dropout。 在四种情景下进行实验：language modeling, speech recognition, ma
Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 2015
weixin_43981621的博客
06-18 982
Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 2015     本博文是对Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 2015论文的学习总结。 目录Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 20151.论文核心贡献1.1摘要1.2RNN相关知识2.Regularizing RNNs with LSTM cells2.1Long-short team memory unit
【论文阅读】Recurrent Neural Network Regularization
weixin_53563701的博客
01-18 9185
关于RNN及其变体中dropout的应用
pytorch LSTM的dropout参数
real_ilin的博客
05-26 1万+
pytorch的LSTM及RNN的dropout不会对每个time step进行dropout，只对一层的输出设置了dropout。 在新版本的pytorch中，对于1层的lstm，dropout参数无效了，就说明对每个时间步是不dropout的。 源码中，也是最后一层的输出时才加上的dropout. for i in range(num_layers): all_output = [] for j, inner in enumerate(inners): l = i * num_direct
论文简析之循环网络中的正则化(Recurrent Neural Network With Regularization)
Rongxuan的博客
08-01 1050
论文简析之循环网络中的正则化(Recurrent Neural Network With Regularization) 摘要 摘要中，作者肯定了 Dropout 方法在正则化大部分神经网络的有效性，但是目前应用在循环神经网络上效果并不好，所以作者本文的目标就是如何将 Dropout 方法正确地应用在循环神经网络上，使得在各种任务上(如语言模型、语音识别、机器翻译等)大大减小了过拟合的程度...
LSTM网络的发展历程，给出参考文献
05-21
LSTM（Long Short-Term Memory）网络是一种特殊的循环神经网络，它可以有效地解决传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。下面是LSTM网络的发展历程： 1. Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出了LSTM网络模型，文章标题为“Long Short-Term Memory”。[1] 2. Greff等人在2015年提出了Clockwork RNNs，其中包括了基于LSTM的分层RNNs。[2] 3. Graves等人在2013年提出了Connectionist Temporal Classification（CTC）算法，该算法使用LSTM网络进行语音识别。[3] 4. Jozefowicz等人在2015年提出了更深的LSTM网络，该网络具有数百个隐藏层和几百万个参数，可以用于机器翻译等任务。[4] 5. Zaremba等人在2014年提出了Recurrent Neural Network Regularization（RNN-R），该方法通过LSTM网络的dropout和权重衰减来避免过拟合。[5] 参考文献： [1] Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780. [2] Greff, K., Srivastava, R. K., Koutník, J., Steunebrink, B. R., & Schmidhuber, J. (2015). LSTM: A search space odyssey. arXiv preprint arXiv:1503.04069. [3] Graves, A., Fernández, S., Gomez, F., & Schmidhuber, J. (2006). Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks. In Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning (pp. 369-376). [4] Jozefowicz, R., Zaremba, W., & Sutskever, I. (2015). An empirical exploration of recurrent network architectures. In Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML-15) (pp. 2342-2350). [5] Zaremba, W., Sutskever, I., & Vinyals, O. (2014). Recurrent neural network regularization. arXiv preprint arXiv:1409.2329.
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值