RNN--权重的时/空域共享

最新推荐文章于 2025-06-11 19:54:29 发布
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分类专栏： RNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83616670
本文深入探讨了权重共享在深度学习（DL）及循环神经网络（RNN）中的关键作用，解析了RNN如何通过时间维度上的权重共享实现序列数据的有效处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

权重的时/空域共享
weight-sharing is a key in DL, RNN shares weights temporally.

算法面试之RNN激活函数、权重共享
持续战斗状态的博客
03-19 2754
概述 模拟人的阅读顺序 N-Gram模型：认为一个词只和前面N-1个词有关 循环神经网络RNN理论上可以往前(后)看任意多个词 梯度消失或者梯度爆炸会导致梯度为0或NaN，进而无法继续训练更新参数。上述现象称之为RNN长程依赖问题。 通常来说，梯度爆炸更容易处理一些。因为梯度爆炸的时候，程序会收到NaN错误。也可以设置一个梯度阈值，当梯度超过这个阈值时直接截取。 梯度消失更难检测，更难处理。通常有三种缓解梯度消失的方法∶ 1.初始化合理的权重值：初始化权重，使每个神经元尽可能躲开梯度消失的区域，如避免取极
【论文精读】Graph WaveNet-深度时空图模型
打酱油的葫芦娃
06-06 725
Graph WaveNet构建了一个自适应邻接矩阵，它能保留隐藏的空间依赖关系，能够自动从数据中发现未见的图结构。提出了一个有效且高效的框架，可同时捕捉空间和时间依赖关系。其核心思想是将其提出的图卷积与扩张因果卷积相结合，使每个图卷积层都能处理空间依赖关系。在交通数据集上评估了提出的模型，并以较低的计算成本获得了最先进的结果。
lstm 前后两次调用权重一样
weixin_44125720的博客
10-08 669
import tensorflow as tf import numpy as np # 创建输入数据 cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=4, state_is_tuple=True) X = tf.placeholder(tf.float32,(2,10,8)) X_lengths = tf.placeholder(tf.float3...
认识RNN-循环神经网络
最新发布
superfreeman的专栏
06-11 1332
摘要 循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络，通过引入时间维度和记忆机制捕捉序列元素间的依赖关系。其核心结构包括隐藏状态传递和展开计算，使用BPTT算法进行训练，但面临梯度消失/爆炸问题。改进方案包括双向RNN、深度RNN及门控结构（LSTM/GRU）。RNN广泛应用于自然语言处理、时间序列分析等领域，但存在长期依赖、计算效率等挑战。示例代码展示了PyTorch实现简单RNN进行时间序列预测的过程。
再谈权重共享
木东的博客
11-03 4979
之前在几篇博客中说到了权重共享，但都觉得不够全面，这里做个专题，以后有新的理解都在此更新。 1. 减少运算只是锦上添花 之前说到权重共享可以减少运算，是的，但这样说好像是可有可无，只是运算量大小的问题，其实不是可有可无的。 2. 权重共享的本质是特征提取 之前说到权重就是模板，我们按照一定的模板来与样本进行比对，看看有没有与模板一致的外在表现（特征） 3. 权重共享使得模型泛化 普通的神经网络输入是固定的，而权重共享可以使得输入不固定。 比如很多张图像，每张图像上有个人脸，但...
神经网络中权重共享的理解
zhunode的探索
10-12 9970
所谓的权重共享就是说，输入一张图片，这张图片的用一个filter进行卷积操作的时候，图片中的每一个位置都被同一个filter进行卷积，所以权重是一样的，也就是共享。这个是在一个卷积层操作的时候的权重共享，另一个卷积层是利用另一个filter对图片进行扫描，实现权重共享的。 ...
深度学习算法中的参数共享（Parameter Sharing）
牛肉胡辣汤
09-23 7918
参数共享是深度学习算法中的一种重要技术，通过共享模型的参数来减少模型的复杂度，并提升模型的性能和泛化能力。参数共享的原理是基于特征的局部性假设，认为相邻的特征之间具有相似的统计特性。参数共享在卷积神经网络、循环神经网络和转移学习等领域有广泛的应用。深度学习算法中的参数共享为我们解决复杂任务提供了一种有效的方法，同时也为我们理解深度学习的工作原理提供了重要的启示。
视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D
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Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
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Abstract 动态人体骨架为行为识别承载着重要的信息。传统的骨架建模方法通常依赖于手工设计的部件与便利规则，这导致了表达能力的限制与通用性的难题。本文中，我们提出了一种先进的动态骨架模型称为Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks（ST-GCN），这种方法通过自适应学习数据的空间与时间模式来解决之前方法的局限性。这种提法不仅带来了更好的表达能...
图卷积神经网络笔记——第三章：空域图卷积介绍（1）
Ma Sizhou
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目录一、简介1、回顾谱域图卷积2、谱域图卷积的缺陷二、四个空域卷积模型1、GNN 上一小节: 链接. 空域图卷积主要是围绕什么是卷积展开，介绍四个空域卷积模型，分别是：GNN、GraphSAGE、GAT、PGC 一、简介 1、回顾谱域图卷积 2、谱域图卷积的缺陷 空域卷积没有涉及太多的数学知识，所以直接开始四种模型的介绍。 二、四个空域卷积模型 1、GNN GNN回答卷积就是：固定数量领域节点排序后，与相同数量的卷积核参数相乘求和。这有点绕口，实际上就是说，GNN认为卷积分为两步，
【空域雷达数据融合】：多传感器信息整合的10大先进方法
空域雷达数据融合是集成多传感器信息以提高目标检测、跟踪和识别精度的关键技术。本文首先概述了空域雷达数据融合的基本概念及其重要性，并详细探讨了多传感器信息整合的理论基础。接着，我们介绍了10种主要的空域...
权重共享是什么
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权重共享是一种在神经网络中广泛使用的技术，其核心思想是在网络的不同层或模块之间共享相同的权重参数。这种机制可以显著减少模型的参数数量，降低计算复杂度，并提高模型的泛化能力。
RNN的参数共享
北国觅梦
04-13 5694
RNN简介 循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。就像卷积网络是专门处理网格化数据X(如一个图像)的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列x(1),...,x(τ)的神经网络。正如卷积网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，以及处理大小可变的图像，循环网络可以扩展到更长的序列，且大多数循环网络可以处理可变长度的序列。 从多层网络出发到循环网络，我们需要利用20世纪80年...
深度学习原理-----循环神经网络（RNN、LSTM）
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09-01 8681
对循环神经网络中的RNN神经网络和LSTM神经网络进行了一个讲解，同时还从数学角度介绍了梯度消失出现的原因
循环神经网络学习笔记（基础篇）
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06-15 630
在CNN全连接层权重占比较多，在图像任务中，由于整个图像共享卷积核，所以实际参数量远远小于全连接层。 在实际任务中，由于全连接层参数过多，我们需要使用RNN解决带有序列模式的数据，同时利用权重共享的思想解决参数过多的问题。比如预测天气时，今天的天气要依赖于上一天的天气数据，多用于天气、股票、自然语言处理等。 h0：先验知识（可以初始化为全0与h1同维度的矩阵） h1：hidden，与RNN Cell一同计算h2RNN Cell本质就是一个线性层（Linear），hidden就是隐层，区别就是RNN Cel
【深度学习】05-Rnn循环神经网络-04- RNN中的权重和偏置共享指的是什么？/ 为什么要共享/以及怎么进行记忆传递的？
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在同一个batch中，RNN的所有时间步共享相同的权重和偏置。也就是说，在处理同一个序列中的每个元素时，模型参数是固定的。
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1.定义：         权值共享指由单个参数(权重)控制多个连接，亦可解释为在连接强度之间施加相等的约束。通过权值共享，模型可以获取非常小的计算成本。 2.直观理解： 如上图所示，设Image为一个5*5的矩阵A，卷积核为一个3*3的矩阵B，输出特征图为3*3的矩阵C，那么有： C11= A11*B11+ A12*B12+A13*B13+…+A31*B31+A32*B32+A33*...
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Matlab实现RNN-LSTM卷积网络的数据拟合教程
资源摘要信息: "RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip" 本次提供的文件内容涉及了循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及卷积神经网络（Convolutional...
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