RNN和LSTM的原理

最新推荐文章于 2024-03-04 14:05:35 发布
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分类专栏： Tensorflow Python3 CV 文章标签： rnn lstm 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xjcoolice/article/details/120746312
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1、RNN和传统全连接神经网络的区别
在这里插入图片描述

RNN网络在传统全连接神经网络的基础上，新增上一个状态作为输入，展开结构如下：
在这里插入图片描述

尤其需要注意的是RNN输入间共享了一套参数（U,W,b) ，这也导致了梯度爆炸和梯度消失的原因，其次缺乏重点，引入attention机制。
2、LSTM的结构
LSTM在RNN的基础上引入了，遗忘门f、输入门i和输出门o 内部记忆单元c， 单独具有单元的(W,U,b)
遗忘门：控制上一状态的遗忘程度
输入门：控制当前输入的更新程度
内部记忆单元： 上一轮记忆和当前候选记忆 c_t=fc_t-1 + ic_t
输出门：控制输入x和当前输出，取决于当前记忆单元的程度大小
在这里插入图片描述

门控函数选择sigmoid和tanh函数的原因
sigmoid输出0~1，符合物理意义的开关
tanh函数输出-1~1，在0附近收敛快
3、GRU
GRU简化LSTM
在这里插入图片描述
选择哪个结构，需要数据结构

RNN 与 LSTM 的原理详解
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