【深度学习】递归神经网络

最新推荐文章于 2024-09-25 13:30:00 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yusihe/article/details/128991429
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本文介绍了递归神经网络（RNN），在自然语言处理中的重要性，如RNN在处理序列数据时考虑了词语的先后顺序。讨论了RNN的问题，如长期依赖问题，以及LSTM如何通过遗忘机制来改善。提到了词向量模型Word2Vec，以及训练词向量的方法。还探讨了训练数据构建，不同模型如CBOW和Skipgram的对比，并解释了softmax和sigmoid函数的作用。最后，文章讨论了负采样模型在训练过程中的优化策略。

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1 什么是递归神经网络？
在这里插入图片描述
因为神经网络有递归关系，所以会产生时间变量（第二次迭代必定在第一次迭代之后）
每次迭代有时间节点关系，一般我们只选最后一层的输出结果

CNN:计算机视觉
RNN:自然语言处理：因为词语有先后顺序

2 LSTM网络
因为RNN网络的记忆能力太强了，每次的迭代全部记忆，最后的结果会把前面全部的结果全部考虑进来，考虑问题就不再精确，会导致模型训练的误差，LSTM网络应运而生
LSTM网络是将信息进行遗忘

3 自然语言处理-词向量模型-Word2Vec
让计算机更好的认识文本：有些词出现的比较近，在词向量空间上比较一致（比如足球，篮球）

4 如何训练词向量？
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
embedding:在词库里找到词向量

5 训练数据构建
只要是逻辑通顺就可以作为我们的训练构建数据

最低0.47元/天 解锁文章
基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型.pdf
08-19
在电离层TEC预报模型中，深度学习递归神经网络模型（RNN）展现出在处理时间序列数据方面的强大能力。RNN通过其特有的循环结构可以捕捉时间序列数据中的动态特征，并在此基础上进行预测。为了建立一个有效的预报模型...
深度学习--递归神经网络--LSTM/GRU算法理论
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04-21 2443
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【深度学习基础模型】递归神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 详细理解并附实现代码。
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985小水博的摸鱼日常
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递归神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)学习笔记！
深入理解递归神经网络（RNN）
DeepViewInsight的博客
09-20 2322
递归神经网络（RNN）是一种非常强大的神经网络结构，适用于各种序列数据的建模任务。它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域都有广泛的应用。本文只是介绍了RNN的基础知识和应用，深入学习和实践可以帮助你更好地掌握这一强大的工具。
深度学习之递归神经网络
qq_38384924的博客
05-23 9377
一、递归神经网络 1、什么是递归神经网络 递归神经网络是两类人工神经网络的总称，分为是时间递归神经网络（Recurrent Neural Network）和结构递归神经网络（Recursive Neural Network）。也有文献分别称之为：递归神经网络和循环神经网络。RNN网络在传统神经网络的基础上加入了“记忆”成分。 ！！！之前的一些神经网络模型中，假设训练数据之间是相互独立的，但是许多实...
深度学习入门学习--递归神经网络1
luralying的博客
09-16 347
循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。 神经网络的输入层单元个数是固定的，因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。 循环神经网络通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再依次的输入到网络中，从而实现神经网络对边长输入的处理。 ex: 当输入一句话，我们可以把一句话看作是词组组成的序列，然后，每次向循环神经网络输入一个词，如此循环直至整句话输入完毕，循环神经网络将产生对应的输出。 递归神经网络，可以处理图，树这样的递归结构。 递归神经网络的前向计算 递归神经网络是两个或多个子节点，输
深度学习-42:深度递归神经网络(Recursive NN,RNN)
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吴恩达Coursera深度学习（5-1）递归神经网络 RNN
malele4th
02-27 4134
参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/koala_tree/article/details/79299358 Class 5：序列模型 Sequence Models Week 1：循环神经网络 RNN（Recurrent） 目录 Class 5：序列模型 Sequence Models Week 1：循环神经网络 RNN（Recurrent） 目录 1、序列...
深度学习——递归神经网络RNN
Latterain的博客
06-28 902
文章目录RNNRNN的反向传播梯度消失问题LSTM Long Short-Term MemoryPeephole Connection另一个讲解激活函数Word2Vec RNN 传统神经网络和卷积神经网络只适用于预先设定的大小（固定大小的输入产生固定大小的输出）。RNN的输入输出长度都是可变的。 可以用来做机器翻译，情绪分析等。 RNNs的工作原理是迭代更新一个隐藏状态h，它是一可以有任意维度的向量。 对于任意的一个ht： 1、由对应的输入xt与上一个隐藏层ht-1来计算 2、输出yt是由ht计算出的结
递归神经网络
qq_38376616的博客
07-19 4659
递归神经网络（RNN）是一组特殊的神经网络，旨在按时间顺序处理数据，例如一组文本信息（文本情感分析和随后的文本内容预测）或股票市场价格。 RNN保留状态变量，这些状态变量用于捕获时间序列数据中存在的某些连接，因此可以对序列数据进行建模。除非对原始序列执行特征提取以获取一些重要信息，否则传统前馈神经网络不具有此功能。然而，提取这样的特征表达非常困难。如果使用前馈模型对顺序数据进行建模，则可以使用替代方案在序列中的每个位置设置唯一的参数级别。它旨在在特定位置指定参数，分配可以学习在该位置发生的...
深度学习算法中的递归神经网络（Recursive Neural Networks）
牛肉胡辣汤
09-25 1549
递归神经网络是一种利用递归结构进行计算的神经网络模型。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）不同，递归神经网络能够处理输入具备递归结构的数据。递归神经网络的关键思想是通过递归地组合子结构来计算整体结构的表示。一个经典的递归神经网络模型是Tree-LSTM，它在自然语言处理中被广泛使用。Tree-LSTM通过递归地将子节点的表示组合成父节点的表示，从而构建出整个句子的表示。这种递归的组合方式使得Tree-LSTM能够对句子的语法结构进行建模，从而提取句子中的语义信息。
深度递归神经网络 ——【torch学习笔记】
诗酒趁年华。
06-14 510
可以在门控机制中增加额外的非线性。也就是说，我们可以不使用单一的感知器，而使用多层。这使得LSTM的机制没有改变。相反，它使其更加复杂。如果我们相信LSTM机制描述了潜伏变量自回归模型工作的某种形式的普遍真理，这将是有意义的。...
递归神经网络（RNN）
qq_52642385的博客
07-01 2228
主要是引入了先后、时序等影响前后关系的因子 其中h0···ht为中间各个过程的结果，而h0作用于h1,h1作用于h2······其由此循环，产生一反馈效果 一般结果就是ht LSTM网络：由于RNN最终结果和前面所有结果都有关系，因此可能会有误差，因此选择性消除某些因子，即某些hn 网络结构对比： 具体结构如下 控制参数：在整个过程中需要不断维护 门单元：与传统神经网络一致 决定丢弃信息组件：
c语言：深度学习递归
摸鱼胖嘟嘟的博客
07-26 1236
此篇是针对递归的学习，希望大家可以通过这几个问题来加深对递归的理解！
深度学习-递归网络
chencheng12077的博客
12-23 2104
先介绍一个简单的例子，放入字符串的第一个字符，让递归网络复述出后面的字符串，我们看看是如何工作的 public class BasicRNNExample { // define a sentence to learn public static final char[] LEARNSTRING = "Der Cottbuser Postkutscher putzt den C
TensorFlow-深度学习-13-LSTM递归神经网络
Daker_Huang的博客
04-07 561
提到LSTM，我们就应该想到RNN，LSTM是RNN的一种改进，是RNN的变种。比如前几篇文章中讲的Mnist数据集分类，都是一张图片一张图片的输入，然后进行分类，这仅仅是对于图像来说，那么，对于语音或一串文字来说怎么做？这个就需要网络具有记忆的功能，RNN和LSTM都有这种功能。 如果需要对语音或文字进行处理，就需要把网络看成是一个连续的整体，我们可以对网络加上一个反馈回路，如下图等号左边的图：...
递归神经网络(超详细|附训练代码)
qq_73462282的博客
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另外两个词『Germany』和『France』因为表示的都是地点，它们的向量与上面两句话的向量的距离，就比另外两个表示时间的词『Monday』和『Tuesday』的向量的距离近得多。比如，在左边的这棵树中，向量p2是短语『外语学院的学生』的表示，而向量p1是短语『外语学院的』的表示。然后，我们把产生的父节点的向量和其他子节点的向量再次作为网络的输入，再次产生它们的父节点。的输入是两个子节点（也可以是多个），输出就是将这两个子节点编码后产生的父节点，父节点的维度和每个子节点是相同的。对于这种复杂的结构，
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