RNN等详解

最新推荐文章于 2025-09-28 22:48:09 发布
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本文详细解析了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）及门控循环单元（GRU）的工作原理和技术细节。通过实例帮助读者理解这三种网络如何解决序列数据处理中的梯度消失问题，并对比它们之间的差异。
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循环神经网络（RNN）及其变种在深度学习领域中扮演着至关重要的角色。其设计初衷是为了处理时序数据和序列数据，这使得它们在许多应用场景中表现卓越。
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原因很简单，思考一个问题，如果输入模型的数据有且仅有“hello”这一个信息的时候，模型能输出“world”的可能性微乎其微，因为语言的特点是只有结合上下文信息才能做出准确的预测。模型会输出一个概率分布，表示各个词作为下一个词的概率。（3）Bi-RNN（Bidirectional Recurrent Neural Network）：Bi-RNN 是一种能够同时考虑过去和未来的信息的 RNN 变体模型，它由两个RNN模块组成，一个是正向RNN，另一个是反向RNN，最终输出是正向和反向RNN输出的拼接。
一文读懂循环神经网络（RNN）：原理、局限与LSTM解决方案
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09-28 1866
RNN通过“隐状态”实现对序列数据的处理，但受限于梯度消失，无法学习长期依赖；LSTM通过“遗忘门”“输入门”“输出门”的门控机制，解决了RNN的痛点，能有效捕捉长序列中的关键信息；在实际NLP项目（如本文后续会讲的微博情感分析）中，LSTM是处理长文本的首选模型，而RNN可用于短序列任务以降低计算成本。
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本ppt详细介绍了LSTM和RNN的结构及公式推导，并对二者进行了比较
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RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。 ...
RNN(循环神经网络)详解
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PPT详细讲解了RNN和LSTM的网络结构，首先从RNN的基本单元开始，解释了其工作原理和数学模型，包括激活函数、权重、偏置等关键组成元素。在此基础上，PPT进一步推导了RNN的时间递归公式，阐述了在不同时间步骤下，...
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在使用 PyTorch 训练循环神经网络（RNN）时，需要了解相关类和方法的每个参数及其含义。
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tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None ) 实例讲解： import ...
rnn 详解
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RNN详解(Recurrent Neural Network)
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一.概述 RNN用于处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用...
详解RNN(数据解释、结构、计算、优缺点)
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06-05 5513
​ 传统的神经网络就像这种全连接网络，每个输入都和中间的隐藏层进行连接，然后输出。但这种网络，完全没有时序特点，无法深度挖掘具有时序特点的数据的特征。例如：x1 = ‘我的手机坏了’，x2 = ‘想买一个256g的苹果’。那么在全连接网络中，就很难理解‘256g的苹果’是真实的苹果还是手机了。​ 于是，就又了RNN（循环精神网络）。 ​ RNN网络会在下一个x中输入前一个网络的输出，不废话，直接上图，以下是我自己理解的图：这个是很多网上经典的图：这张图是转载的一篇博文的，关于RNN这篇博文也写得非常好
一文详解什么是RNN（循环神经网络）
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如图所示，你会发现每个cell都会有一个损失，我们已经定义好了损失函数，接下来就是熟悉的一步了，那就是根据损失函数利用SGD来求解最优参数，在CNN中使用反向传播BP算法来求解最优参数，但在RNN就要用到BPTT，它和BP算法的本质区别，也是CNN和RNN的本质区别：CNN没有记忆功能，它的输出仅依赖与输入，但RNN有记忆功能，它的输出不仅依赖与当前输入，还依赖与当前的记忆。在图像处理中，目前做的最好的是CNN，而自然语言处理中，表现比较好的是RNN，因此，我们能否把他们结合起来，一起用呢？
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实例分割模型Mask R-CNN详解：从R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN再到Mask R-CNN
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循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有循环结构，能够处理时间序列和其他顺序依赖的数据。其关键在于可以利用前一个时刻的信息，通过隐状态 (Hidden State)在时间步长上进行传递，从而具有记忆性。下面的代码定义了一个基本的 RNN 模型。使用一个嵌入层和一个简单的 RNN 层来对文本进行分类。输出的隐藏状态将传递到全连接层来预测情感标签。# 嵌入层# RNN层# 全连接层。
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RNN（Recurrent Neural Network）即循环神经网络，是一类用于处理序列数据的神经网络。 ### RNN模型作用 RNN结构能够很好利用序列之间的关系，针对自然界具有连续性的输入序列，如人类的语言、语音等进行很好的处理，广泛应用于NLP领域的各项任务，如文本分类、情感分析、意图识别、机器翻译等[^2]。 ### RNN模型分类 可从两个角度对RNN模型进行分类，一是输入和输出的结构，二是RNN的内部构造[^1]。 - **按照输入和输出的结构进行分类**： - **N vs N - RNN**：是RNN最基础的结构形式，最大的特点是输入和输出序列等长。但由于该限制，适用范围比较小，可用于生成等长度的合辙诗句[^1]。 - **N vs 1 - RNN**： 有多个输入，但只有一个输出。 - **1 vs N - RNN**： 只有一个输入，但有多个输出。 - **N vs M - RNN**：输入和输出序列长度都可变，且二者长度没有特定关系。 - **按照RNN的内部构造进行分类**： - **传统RNN**：存在梯度消失或梯度爆炸问题，对长序列数据处理能力较弱。 - **LSTM（Long Short - Term Memory）**：引入了门控机制，能有效解决传统RNN的梯度问题，更好地处理长序列数据。 - **Bi - LSTM（Bidirectional Long Short - Term Memory）**：是LSTM的双向版本，能同时考虑序列的前后信息。 - **GRU（Gated Recurrent Unit）**：对LSTM进行了简化，在一定程度上减少了计算量，同时也能较好地处理长序列。 - **Bi - GRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）**：是GRU的双向版本，结合了双向结构和GRU的优点。 ### nn.RNN使用示例 ```python import torch import torch.nn as nn rnn = nn.RNN(5, 6, 1) input = torch.randn(1, 3, 5) h0 = torch.randn(1, 3, 6) output, hn = rnn(input, h0) print(output) print(hn) ```
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