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
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分类专栏： 神经网络 深度学习 RNN LSTM Dropout
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013006675/article/details/81130452
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

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【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里的dropout
weixin_30598225的博客
12-01 2296
dropout 转载于:https://www.cnblogs.com/zhaopAC/p/10049677.html
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。
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.
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...
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 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...
RNN 的 Dropout 参数建议
qq_39492317的博客
12-28 1419
Dropout Srivastava等。 （2014年）将dropout应用于前馈神经网络和RBM的学习，并指出，在各种任务中，隐藏单元的丢失概率应为0.5，输入单元的丢失概率为0.2。 参考：适用于RNN的Dropout综述 当我将0.5应用于隐藏层，将0.2应用于输入层时，效果很好。 但是在解码器中却不是这样。 在解码器中，我建议不要使用dropout。 英文原文 原文链接 Srivastav...
LSTM网络的发展历程，给出参考文献
05-21
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 ...
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