RNN与LSTM原理及其结构应用

最新推荐文章于 2025-04-08 07:00:00 发布
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本文介绍了神经网络的基础，包括偏置、激活函数等，并详细阐述了RNN的工作原理，指出其梯度消失问题。接着，介绍了LSTM如何通过门控机制解决这一问题，提供了一个深入理解LSTM运作过程的概述。

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RNN与LSTM原理及其结构应用

神经网络ANN（Artificial Neural Network）

神经网络定义

在这里插入图片描述偏置bias：告诉了加权和得有多大，才能让神经元的激发变得有意义。
神经元激活函数Activation Function：神经元的信号值是由传输的加权和所决定，激活函数会将该输入信号转化成该神经元的输出值。

公式表达

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
训练目标：利用反向传播，找到合适的模型权重和模型偏见，使得loss最低。

逆向参数调整法

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在这里插入图片描述

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