RNN可以记忆到很强的位置信息

最新推荐文章于 2024-07-26 17:16:39 发布
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分类专栏： 心得 理论 机器学习
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如下两个图片，无论第一幅中的a(ht),还是第二幅中的u，都很可能会记住RNN中的位置，而非每个时间步所表达的语义。一个极端的现象，a(ht)或者u 都把RNN最后一步的输出的weight 设为1，而其他时间步的输出为0。

（1）可以用于文本分类新的改变

（2）可以用于复述判别

在这里插入图片描述

【第4章：循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）— 4.3 RNN与LSTM在自然语言处理中的应用案例】
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02-14 280
RNN 和 LSTM 在自然语言处理领域都有着重要的应用。RNN 虽然有一些局限性，但它的简单结构和对序列数据的基本处理能力，在早期为自然语言处理的发展做出了贡献。而 LSTM 则通过巧妙的门控机制，解决了 RNN 的梯度消失、梯度爆炸和长期依赖问题，在当今的自然语言处理任务中发挥着关键作用。无论是机器翻译、文本生成还是情感分析，LSTM 都展现出了比 RNN 更强大的性能。
神经网络与深度学习（七）循环神经网络（1）RNN记忆能力实验
weixin_53651790的博客
11-17 1575
RNN记忆能力实验
RNN--学习笔记
oneself的博客
12-09 1556
RNN--学习笔记
【深度学习实验】循环神经网络（二）：使用循环神经网络（RNN）模型进行序列数据的预测
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
10-11 3770
本实验实现了一个简单的循环神经网络（RNN）模型，并使用该模型进行序列数据的预测。
pytorch框架LSTM(RNN)实现预测
m0_53707852的博客
06-10 4611
pytorch框架LSTM(RNN)实现预测，目标任务：根据现有数据，预测未来数据。
RNN--长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)
wydbyxr的博客
10-31 2287
长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)   是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！   在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。LSTM 同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构，重复模块包含四个交互的gate。 LS...
序列模型：循环神经网络（RNN）+长短时记忆神经网络（LSTM）
ZSK的博客
07-26 1178
（1）在不同的例子中，输入长度Tx和输出长度Ty可能不一样，因此可能用的padding或零填充，但是效果不是很好。（2）传统的神经网络，并不能共享从文本的不同位置上学到的特征。
循环神经网络(RNN)与长短期记忆网络(LSTM)
Leon_winter的博客
04-30 8061
循环神经网络
深入理解RNN的记忆与遗忘机制
RNN是一种特殊的神经网络结构，具有记忆功能，能够保存之前的信息并在当前任务中应用。RNN被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域。 ## **1.2 RNN的结构和工作原理** RNN结构包括输入层、隐藏层和...
使神经网络具有记忆力——RNN及LSTM
zxhohai的博客
09-18 7901
我们在进行判断决策时，除了会依靠当前的情况，也会调动大脑中的记忆，协同分析。记忆分为长期记忆和短期记忆，短期记忆可以认为是对之前较短时间内发生事件的印象，这对于一些日常生活应用非常的有必要。比如以下两个句子中，“我将在9月10日到达南京”和“我将在9月10日离开南京”，两句话虽然都包含“南京”，但是第一句话中“南京”是目的地，第二句话中“南京”是出发地，做出这个判断的依据是“南京”之前的“到达”和...
理解RNN和LSTM
weixin_43335465的博客
10-18 807
理解RNN和LSTM   本文是台大李宏毅教授ML2020课程笔记。同时参考了其他博客。 网上关于RNN和LSTM的blogs太多了，本文只是摘抄+笔记。 1. RNN   RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。所谓序列，通常除了数据维度以外，还存在广义的时间维度，即序列是有顺序的，反应了数据随着时间的变化状态，例如，一串语音信号、一段文本或者一段视频都是序列。 1.1 RNN结构   传统的前馈神经网络包含输入层、输出层和隐藏层，通过激活函数控制输
两分钟理解RNN
xiufan1的博客
01-13 881
通过大白话的方式两分钟理解RNN
RNN循环神经网络以及LSTM长短期记忆模型-简介
热门推荐
yoyofu007的博客
05-18 4万+
 写给自己的备忘内容：RNN的基础1概述Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。 2、特点、优点优点：模型具备记忆性。缺点：不能记忆太前或...
nlp-位置编码解析
tiankong_的博客
03-09 1万+
看到这里，是否记得前面提及Vaswani推出的Transformer结构，那么如果不使用RNN结构，是怎样表示位置信息的呢？在提信息位置技术前，先简介以下RNN和CNN。RNN的序列结构不适合大规模并行训练。因为大家都知道，RNN对于序列问题有天然优势，然而这种优势却注定RNN的每一时刻的状态输入都需要等待上一个时刻状态输出完成。而对于CNN，这里是指经典版CNN的问题。卷积层实则上就是一个特征提...
理解LSTM网络
Deep Learning and NLP Farm
11-16 3616
英文原地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 中文原地址：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 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
RNN的几个常见问题
寒飞雪的博客
08-07 5611
“阅读本文预计5分钟” 对于序列数据，它的一个重要特性是具有顺序，而RNN的记忆性使它可以处理序列数据。 下面我们来回答几个问题： RNN的结构是什么？ RNN为什么具有记忆功能？ RNN的损失函数是？ RNN存在梯度消失/爆炸问题的原因是什么？ 1. RNN的结构是什么？ 首先，我们看下基本RNN的结构： 模型的每个时间步通用公式为： KaTeX parse error: No such environment: equation at position 8: \begin{̲e̲q̲u̲a̲t̲
基于RNN的时间序列预测
君子不器
09-01 4325
1. 这是整个项目的文件结构 2. 配置文件 config.py # data_provider: data_power_consumption path_to_dataset = '../data/household_power_consumption.txt' sequence_length = 50 ratio= 0.5 epochs = 1 save_path = "../model...
RNN（Recurrent Neural Network）- 最简单的python例子理解
weixin_43909872的博客
01-01 2174
RNN简介 RNN是用于处理序列数据的神经网络 百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。 a. 回忆一下普通的神经网络是如何运作的： 把训练数据一条条的放进去，对每一条数据做很多加权处理，通过输入层-&g...
双向RNN
最新发布
05-24
- 正向RNN负责从前到后依次读取序列数据，记录历史依赖关系； - 反向RNN则从后往前遍历，关注后续的影响因子。 当两者的隐藏状态被拼接在一起时，便形成了综合考虑前后关联性的特征表示[^1]。 --- #### 2. **双向...
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