【人工智能学习】第十二课：理解序列模型和循环神经网络（RNNs）

第十二课：序列模型和循环神经网络（RNNs）

1. 序列模型简介

序列模型是处理序列数据，如时间序列数据或自然语言文本的模型。这类模型能够考虑到数据的时间顺序或序列顺序，非常适用于语音识别、语言模型、文本生成和机器翻译等任务。

2. 循环神经网络（RNNs）

循环神经网络（RNN）是一类专门用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN能够处理变长的序列，并且能够在其神经元之间传递状态信息，从而捕捉时间序列中的动态特征。

• RNN的关键特性：RNN的核心是一个循环单元，它允许信息在序列的不同时间步之间传递。

3. RNN的挑战

• 梯度消失和梯度爆炸：在训练深层RNN时，梯度可能会随着时间的推移而变得非常小或非常大，这使得模型难以学习。

4. 长短期记忆网络（LSTMs）

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的RNN，旨在解决普通RNN在处理长序列时