NLP系列——(8)循环和递归神经网络

最新推荐文章于 2024-06-01 20:17:13 发布
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博客主要围绕循环神经网络（RNN）展开，介绍了其结构、提出背景、优缺点，着重讲解反向传播、存在的梯度和长期依赖问题及BPTT算法。还涉及双向RNN、递归神经网络等，阐述LSTM、GRU结构等，给出梯度问题解决方案，最后介绍Text - RNN和RCNN原理并用于文本分类。

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循环和递归神经网络

  • RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。
  • 双向RNN
  • 递归神经网络
  • LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。
  • 针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。
  • Memory Network（自选）
  • Text-RNN的原理。
  • 利用Text-RNN模型来进行文本分类。
  • Recurrent Convolutional Neural Networks（RCNN）原理。
  • 利用RCNN模型来进行文本分类。

转载 https://blog.youkuaiyun.com/yanyiting666/article/details/88620434

【NLP】使用递归神经网络对序列数据进行建模 （Pytorch）
sikh_0529的博客
09-24 9384
然后，我们介绍了用于序列建模的 RNN 的基础。为了生成新文本，我们的目标是设计一个模型，可以预测给定输入序列的下一个字符，其中输入序列表示不完整的文本。例如，在文本数据或 DNA 序列中，示例是有序的，但文本或 DNA 不符合时间序列数据的条件。尽管通常 RNN 可以处理不同长度的序列，但我们仍然需要确保 mini-batch 中的所有序列都具有相同的长度，以便将它们有效地存储在张量中。从打印的张量形状中可以看出，第一批的列数为 218，这是将前四个示例组合成一个批次并使用这些示例的最大大小的结果。
NLP学习03--递归神经网络RNN
CycloneKid的博客
06-08 994
一.递归神经网络RNN简介 BP神经网络和CNN的输入输出都是互相独立的；但是实际应用中有些场景输出内容和之前的内 容是有关联的。 RNN引入“记忆”的概念；递归指其每一个元素都执行相同的任务，但是输出依赖于输入和“记忆” bp神经网络和卷积神经网络这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很...
NLP TASK8 循环和递归神经网络
hongyesuifeng的博客
05-26 491
学习任务 RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。 双向RNN 递归神经网络 LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。 针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。 Memory Network（自选） Text-RNN的原理。 利用Text-RNN模型来进行文本分类。 Rec...
NLP基础（二）：递归神经网络
lygeneral的博客
05-31 563
1.RNN RNN神经网络每一个状态的输出与上一个状态的输出有关，xtx_txt​和ht−1h_{t-1}ht−1​进行拼接作为神经网络的输入计算得到ttt时刻的输出hth_tht​，h1=f(h0,x0)h_1=f(h_0, x_0)h1​=f(h0​,x0​)。因此RNN模型无法进行GPU并行加速。 1.1 parameter sharing 神经网络的参数为whw_hwh​，通过不断循环递归训练得到该参数。 1.2Exploding and Vanishing 根据链式法则，在导数值很小的情况
02[NLP训练营]递归算法复杂度
老毛的博客
02-23 376
文章目录·归并排序以及Master Theorem·P，NP，NP hard，NP complete 问题·斐波那契数的计算时间复杂度空间复杂度·递归实现·循环实现·问答系统介绍 公式输入请参考：在线Latex公式 ·归并排序以及Master Theorem 归并排序直接看数据结构了解什么意思，后面的主定理是专门用来算递归算法的复杂度的方法，具体看这里: Master—Theorem 主定理的证明...
《动手学深度学习》Task02-3:循环神经网络
weixin_43604754的博客
02-12 278
循环神经网络 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HHH，用HtH_{t}Ht​表示HHH在时间步ttt的值。HtH_{t}Ht​的计算基于XtX_{t}Xt​和Ht−1H_{t-1}Ht−1​，可以认为HtH_{t}Ht​记录了到当前字符为止的序列信息，利用HtH_{t}H...
递归神经网络（RNN）基础与实践：自然语言处理的核心.md
最新发布
08-20
递归神经网络（RNN）的基础原理及其在自然语言处理（NLP）中的实际应用。首先，文章讲解了RNN的循环结构和前向传播、反向传播的机制，强调了RNN在处理序列数据方面的优势。接着，讨论了RNN的两种关键变种——长短期...
深度学习——第四篇（循环神经网络）
伊蒂哈德的三岁小球童的博客
05-01 1064
首先介绍了NLP、时间序列分析、RNN等的概念，然后简要分析了RNN在GNC专业领域内的应用。之后详细介绍了RNN的前向传播与通过时间的误差反传（BPTT），因为其处理长序列中的固有缺陷，又介绍了两种适合处理长时间序列的网络，即长短期记忆网络和门控循环单元。
神经网络与深度学习——第6章 循环神经网络
a_blade_of_grass的博客
06-01 1300
延时神经网络是对前馈神经网络增加延时器，当前层的神经元的活性值依赖于前一层神经元的最近K个时刻的活性值;卷积神经网络是对前馈神经网络增加卷积层和池化层;循环神经网络是对前馈神经网络增加自反馈的神经元，RNN当前时刻的活性值通常依赖于之前所有时刻的活性值，因为通过循环连接来传递信息。卷积神经网络没有时序性的概念，循环神经网络具有时序性，如果我们并不在意前一个决策结果是什么，用CNN，比如手写数字识别，在自然语言处理中，上一个词很大程度影响下一个词，可以用RNN。
卷积递归神经网络在音乐体裁分类中的张量流实现——python
07-11
卷积递归神经网络（Convolutional Recurrent Neural Network，简称CRNN）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习模型，尤其适用于序列数据处理，如图像识别、语音识别和自然语言处理。...
深度学习在NLP中的应用---递归自编码 && 情感分析
hestendelin的专栏
11-12 244
本文主题首先是循环自编码网络在句子改写检测中的应用。首先来看下半监督自编码。为了抽取情感并且解决反义词这个问题，加入了softmax 分类器。误差函数是重构误差和交叉熵的...
深度学习项目——基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统
weixin_30840573的博客
04-29 2778
基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 　　本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。 关键词:RNN神经网络； seq2seq模型； 聊天机器人；TensorF...
【深度学习笔记】循环神经网络和递归神经网络区别
学习带来的快乐最持久~
08-04 5673
1.循环神经网络(recurrent neural network)是时间上的展开,处理的是序列结构的信息,是有环图,模型结构如下: recurrent: 时间维度的展开,代表信息在时间维度从前往后的的传递和积累… 2.递归神经网络(recursive neural network)递归神经网络是空间上的展开,处理的是树状结构的信息,是无环图,模型结构如下: recursive: 空间维度的展开,是一个树结构,比如nlp里某. ...
理解CNN、DNN、RNN(递归神经网络以及循环神经网络)以及LSTM网络结构笔记
samoyan的博客,记录技术成长~
02-21 1万+
一文理解CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别：http://www.36dsj.com/archives/65643 理解 LSTM 网络：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 RNN以及LSTM的介绍和公式梳理：http://blog.youkuaiyun.com/Dark_Scope/article/details/47056361 深度学习解决局部极值和梯
自然语言处理 第十一期
xh999bai的博客
04-27 278
循环神经网络基础 RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。 双向RNN LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。 4、针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。 Text-RNN的原理。 利用Text-RNN模型来进行文本分类。 一、RNN的结构 ...
2018.06.06论文：12个NLP分类模型
和而不流
06-14 1万+
1 概述 1.1模型概览 1.2各模型效果对比： 1.4 代码用法： 2 模型细节： 2.1 快速文本（fastText） 介绍 解释 总结 2.2文本卷积神经网络（Text CNN） 2.3文本循环神经网络（Text RNN） 2.4 双向长短期记忆网络文本关系（BiLstm Text Relation） 2.5 两个卷积神经网络文本关系（two CNN Text Relation）...
循环神经网络RNN在自然语言处理领域的应用
呜呜哈的博客
04-21 1万+
之前看的论文都是基于CNN在NLP上的应用，但其实深度学习与NLP结合的领域中应用最广的应该是RNN，因为文本可以直观地被表示为输入序列，方便的被RNN处理，捕获其Long-Term依赖等信息，而且实际应用中也取得了很好的效果。之前虽然主要研究CNN，但同时也看了很多关于RNN、LSTM、GRU等模型原理的介绍，使用方法，也读过一些代码。本篇博客作为RNN与NLP领域开启的第一篇，主要介绍一下之前看
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)，你搞清楚了吗？
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一，循环神经网络： 原文：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。那么，什么是语言模型呢？ 我们可以和电脑玩一个游戏，我们写出一个句子前面的一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句： 我昨天上学迟到了，老师批评了____。 我们给电脑展...
CNN,RNN,CNNText,RNNText,RCNNText文本分类
cs123456789dn的专栏
03-17 3888
1. RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。 其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。 RNN是一个序列到序列的模型，假设xt−1,xt,xt+1xt−1,xt,xt+1是一个输入：“我是中国“，那么o...
PyTorch实现递归神经网络：SPINN与自然语言理解
"本文主要介绍了如何使用PyTorch实现递归神经网络（RNN），特别是递归神经网络的一个变体——SPINN，以及它在自然语言理解和计算机视觉中的应用。PyTorch作为一个强大而灵活的深度学习框架，使得递归神经网络的实现...
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