深层循环神经网络（DRNN）

最新推荐文章于 2025-07-09 14:51:50 发布
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分类专栏： 循环神经网络 文章标签： DRNN
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本文介绍了深层循环神经网络（DRNN）的概念及其在TensorFlow中的实现方式。DRNN通过增加循环体层数来提高模型表达能力，并探讨了如何在不同层间应用dropout以提升网络鲁棒性。

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深层循环神经网络（DRNN）

DRNN可以增强模型的表达能力，主要是将每个时刻上的循环体重复多次，每一层循环体中参数是共享的，但不同层之间的参数可以不同。DRNN结构图如图5所示。

TensorFlow中可以通过rnn_cell.MultiRNNCell([lstm] * number_of_layer)来构建DRNN，其中number_of_layer表示了有多少层。

在我们构建自己的任务模型时，往往会设置dropout来让构建的网络模型更加健壮，类似在卷积神经网络只在最后全连接层使用dropout，DRNN一般只在不同层循环体结构中使用dropout，而不在同一层的循环体结构中使用。即从时刻t-1传递到t时刻时，RNN不进行状态的dropout，但在同一时刻t中，不同层循环体之间会使用dropout，图6展示了DRNN中使用dropout，其中实线箭头表示不使用dropout，虚线箭头表示使用dropout。

TensorFlow中可以使用tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper类来实现dropout功能


 

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