深度学习双向RNN

最新推荐文章于 2025-03-30 22:10:13 发布

何仙鸟

最新推荐文章于 2025-03-30 22:10:13 发布

阅读量472

点赞数 8

分类专栏： PyTorch 文章标签：深度学习 rnn 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_55843921/article/details/146149396

版权

PyTorch 专栏收录该内容

30 篇文章

订阅专栏

一、概念

一个隐藏层其实是有两个，一个是向前的一个是向后的。向后的就是说后面的输入更新隐藏状态后是给前面用的，这样两个隐藏层合在一起。在实现上只需要把序列反过来训练就可以了。最后两个东西合并起来进入输出层。双向RNN通过反向更新的隐藏层来利用方向时间信息。

那么双向神经网络如何做推理呢？答案是推理只能用单向，双向不适合做推理。双向主要的作用是对一个句子做特征提取，理解场景。

二、代码

from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM

model.add(Bidirectional(LSTM(units=64), merge_mode='concat'))  # 合并方式为拼接

深度学习RNN文本分类代码详细解读（直接可以跑）-优快云博客

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

何仙鸟

关注关注

8
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

双向RNN的优势与应用 - 深度学习教程

shandianfk_com的博客

08-18

490

本文详细介绍了双向循环神经网络（双向RNN）的定义、优势及其广泛应用。通过自然语言处理、语音识别、视频分析和情感分析等实例，展示了双向RNN在深度学习中的独特优势。尽管面临计算复杂度和梯度消失等挑战，但双向RNN以其全方位的信息处理能力，成为现代深度学习研究中的关键技术。

tensorflow 双向RNN

07-10

基于tensorflow1.8实现的单层静态双向RNN网络，以mnist手写体为测试用例

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

RNN模型及NLP应用（5/9）——多层RNN、双向RNN、预训练

最新发布

yjc060228的博客

03-30

1139

提升RNN训练效果的三种方式——双向RNN、多层RNN、预训练

双向RNN

Michale_L的博客

08-12

3150

birnn

深层双向RNN

qq_41786778的博客

03-25

684

https://blog.youkuaiyun.com/qq_39422642/article/details/78676567

双向神经网络（Bidirectional RNN）

csdn_xmj的博客

06-24

9302

来源：Coursera吴恩达深度学习课程目前为止，我们已经了解了大部分RNN模型的关键的构件（key building blocks），还有两个方法（two more ideas）可以让你构建更好的模型，①双向RNN模型（bidirectional RNN），它可以让你在序列的某点处不仅可以获取之前的信息，还可以获取未来的信息。②第二个就是深层的RNN（deep RNN）。我们现在先从双向RNN开始吧。回顾命名实体识别的例子，在判断第三个单词Teddy是不是人名的一部分时，我们只看了前三个单词，

深度探索：机器学习中的双向RNN（Bi-directional RNN）原理及其应用

qq_51320133的博客

04-26

3925

双向循环神经网络通过引入正向和逆向传播机制，成功克服了标准RNN对序列未来信息利用不足的问题，显著提升了对序列数据的建模能力。尽管面临计算成本增加、实时处理受限等挑战，其在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域仍有着广泛且重要的应用。未来，随着计算资源的持续优化和新模型架构的涌现，双向RNN有望与自注意力机制、轻量级RNN变种等技术相结合，进一步提升序列建模性能，服务于更广泛的现实应用场景。

深度学习RNN 经典论文69篇，包含LSTM应用，LSTM综述，RNN应用，RNN综述

03-29

它们可能会讨论RNN在解决梯度消失问题上的局限性，以及后来的改进策略，如双向RNN、堆叠RNN等。 4. LSTM综述：这部分论文将深入探讨LSTM的内部工作机制，包括其门控机制的数学原理，以及在不同任务中如何调整参数以...

深度学习之RNN(循环神经网络)

热门推荐

笨拙的石头的博客

05-28

25万+

一 RNN概述前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题. 1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数...

DeepLearning 中的 RNN 与 BRNN(双向RNN)

weixin_43600245的博客

05-24

869

RNN 下图为 RNN 隐藏层单元的可视化呈现： BRNN 下图，紫色表示正向连接，绿色表示反向连接，通过下图箭头连接，这个网络就构成了一个无环图。如图，给定一个输入序列 X<1>--X<4>，这个序列首先计算前向的a<1>, 然后计算a<2>，接着a<3>, a<4>；而反向序列则是从a<4>开始，计算a<3>，注意这里是前向传播而不是反向传播。图中的前向传播，一部分计算是从左到右，一部分是从右到左。

深度学习之RNN,LSTM,GRU,CNN-GRU,ABLSTM(pytorch实现)

Dog_King_的博客

04-27

3958

RNN模型最重要的贡献就是引入了隐藏层，隐状态存储的都是前一些时刻的相关特征信息，也是隐状态让模型有了记忆的能力。计算公式就类似于线性层。t时刻的H是由t-1时刻的H（也就是记忆的之前的信息），加上Xt（当前时刻的特征）GRU模型和前面的RNN模型很像，包括输入特征、隐藏态、输出。但是又有了改进，主要改进了隐藏态H的计算方法，通过门控制隐状态。这里引进了门，就是数电那种逻辑电路。这里引入了重置门和更新门，都是根据上一个时刻的隐藏态和t时刻的特征X计算得出。GRU还引入了候选隐状态。

双向RNN原始论文

08-07

双向RNN原始论文

实现一个双向的RNN（用于分类的）

UESTC_201722的博客

12-24

1381

提示如果代码中出现了你不懂的接口，请翻看本人博客分类中名为 “tensorflow学习”的类目中，本人肯定一定有的 tf.nn.static_bidirectional_rnn 请看本人这篇博客实现一个双向的RNN,用于MNIST分类代码来自这里，本人改了一些 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: from __future__ ...

双向RNN和双向LSTM

qq_74722169的博客

05-15

1665

双向RNN，即可以从过去的时间点获取记忆，又可以从未来的时间点获取信息：传统的单向 RNN 只能利用先前的上下文信息，而 BiRNN 同时利用了输入序列的前后文信息。在很多任务中，如自然语言处理中的命名实体识别、机器翻译等，理解一个词的前后文语境至关重要。例如：判断句子中Teddy是否是人名，如果只从前面两个词是无法得知Teddy是否是人名，如果能有后面的信息就很好判断了，这就需要用的双向循环神经网络。：在处理某些序列数据时，单向 RNN 可能无法充分捕捉整个序列中的重要信息，导致性能欠佳。

双向RNN原理

ybdesire的专栏

05-05

7610

1. 引入我们之前已经了解了RNN中的GRU[2]和LSTM[3]。怎么样才能进一步优化RNN这样的模型呢？就是使用双向RNN，它能使得我们在序列的某点处，不仅获取之前的信息，还能获取将来的信息。将来的信息是什么意思呢？为什么根据之前的信息还不足够网络做决策？我们看下面的一个例子：用传统RNN做NER，判定某个单词是否为人名。例子中给出的两句话，第一句话中的Teddy不是人名（是泰迪熊...

双向RNN与堆叠的双向RNN

冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续

07-03

918

双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。 ht→=f(W→xt+V→ht−1→+b→)ht←=f(W←xt+V←ht−1←+b←)yt=g(U[ht→;ht←]+c) \overrightarrow{h_t}=f(\overrightarrow{W}x_t+\overrightarrow{V}\overrightarrow{h_{t-1}}+\overrightarrow{b})\\ \overleftarrow{h_t}=f(\overleftarrow{W}x_t+\overl

再话RNN,LSTM（双向RNN）帮助你一次记住LSTM！！

justsolow的博客

05-10

820

再话RNN,LSTM（双向RNN）之前写了一篇关于RNN，LSTM,GRU的公式推导以及前向传播的文章，但是后来发现，当时自己写的时候挺清楚的，后来过段时间就忘了，看来还是理解的不够啊。所以今天这篇文章写一下，到底什么是RNN,LSTM。首先，大家都知道，RNN解决的就是神经网络记忆的问题。因为RNN网络的有一个临时的输入，所以可以很好地记忆住之前的信息。但是，在进行BPTT（rnn的反向传播）的时候，你就会发现RNN会出现梯度消失的现象，RNN的梯度消失跟CNN的梯度消失是不一样的，RNN由于每个

循环神经网络系列(一) RNN、双向RNN、深度RNN

小小何先生的学习之旅

07-09

863

文章目录计算图RNN网络设计可变长输入零长度输入序列单长度输入序列多长度输入序列输出序列长度BPTT 训练算法双向RNN深度RNN更多参考 RNN(recurrent neural network)是一种处理序列数据的网络，所谓的序列数据是像文本、语音等需要考虑数据前后关联的这样一种数据。其数据可表示为如下这种形式： xi={x→i(1),x→i(2),⋯ ,x→i(τi)}\mathbf{x}_{i}=\left\{\overrightarrow{\mathbf{x}}_{i}^{(1)}, \ove

Lasagne教程+实现双向RNN

qq_30232405的博客

02-01

1054

一、Run the MNIST example 1. 多层感知机（Multi-Layer Perceptron）（1）InputLayer是一个输入基础。其中输入的input_var是一个theano.tensor (batchsize, channels, rows, columns) shape=（None,1,8,28）参数中，None代表接收任意的输入

双向RNN：序列学习中的信息融合

"双向RNN-cm3_fpga soc_design_flow" 双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Networks, 简称Bi-RNNs）是深度学习领域中一种重要的模型，尤其适用于处理序列数据。在传统的RNN中，信息流沿着时间轴单向...