深度学习-循环神经网络（Recurrent Neural Network）RtNN介绍

最新推荐文章于 2024-08-22 17:38:21 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 网络 人工智能 深度学习
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循环神经网络（RNN）是一种适用于处理序列信息的模型，最初应用于自然语言处理（NLP）。它能记住之前的输入状态，从而考虑上下文信息。N-Gram模型由于存储需求大而被RNN替代。RNN的基本结构包括输入、隐藏和输出层，通过权重矩阵传递信息。双向RNN同时考虑正向和反向依赖，而深度RNN则通过堆叠多个隐藏层增强表达能力。

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概念

RNN模型——处理序列信息
最先应用于NLP，用于为语言模型建模
语言模型： 对一种语言的特征进行建模
                   N-Gram:假设一个词出现的频率只与前面的N个词相关。
                   模型大小和N的关系是指数级的，N=4就会占用巨大的存储空间。
                   →RNN

基本循环神经网络

在这里插入图片描述输入层：x向量
隐藏层：s向量
输出层：o向量
U是输入层到隐藏层的权重矩阵
V是隐藏层到输出层的权重矩阵
W是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重矩阵

展开看图：
这个网络在t时刻接收到输入Xt之后，隐藏层的值是St，输出值是Ot。
St的值不仅仅取决于Xt，还取决于St-1。
Ot = g(VSt)
St = f(UXt+WSt-1)
在这里插入图片描述

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AI学习指南深度学习篇-循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN )简介
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08-26 938
随着人工智能（AI）和深度学习的快速发展，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）作为一种重要的深度学习模型，在处理序列数据方面展现出了巨大的潜力和应用前景。相比于传统的前馈神经网络，RNN能够更有效地捕捉时间序列数据中的时序依赖关系，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、金融时间序列预测等多个领域。本文将简要介绍RNN的历史与应用，同时深入探讨其相对于传统神经网络的优势及适用场景，并通过实例进行详细说明。
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01-23 1112
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以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。 课程地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/syllabus.html 当把所有word 转化成vector后，需要将这些vector进行整合，传统整合方法一般使用average, sum等，接下来介绍使用Recursive Neural Network（RvNN）递归神经网络进行处理。
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