循环神经网络

目的：捕捉序列中的长距离依赖关系 A. 文本分类的RNN:   过**函数f得到h   最后一个时刻的h，编码了整个输入序列，在最后一个时刻的h上加输出层，过softmax，得到各个类别的概率； B. BPTT(Back Propagation Through Time) 梯度爆炸：使用梯度裁剪来缓解，当梯度的L2-Norm大于某个给定值时，对梯度进行等比收…

RNN循环神经网络是有其弊端的，例如有这样一段话我们需要处理： 今天我要做西红柿鸡蛋，我需要先去市场买两个西红柿，再买两个鸡蛋，回家之后，切西红柿，点火，放锅…… 我们需要让计算机判断我们做了一道什么菜，使用RNN，误差在时间序列上不断的累加，可能忘记了最开始的“西红柿鸡蛋”这个事啦。 再来看看 RNN是怎样学习的吧. 西红柿鸡蛋这个信息原的记忆要进过长途跋…

RNN model 模型架构 BPTT 不同类型的RNN 梯度爆炸和梯度消失 出现原因 解决梯度爆炸 检测 梯度裁剪 截断BPTT 解决梯度消失 很难检测 如何解决 LSTM,GRU ReLU**函数 循环权重矩阵初始化方法 Skip connections 将权重矩阵分解Q−1ΛQQ−1ΛQ的话，其中ΛΛ是对角线上是特征值的对角矩阵，Q是特征值对应的特征向…

近日，澳大利亚伍伦贡大学联合电子科技大学提出一种新型的循环神经网络 IndRNN，不仅可以解决传统 RNN 所存在的梯度消失和梯度爆炸问题，还学习长期依赖关系；此外，借助 relu 等非饱和**函数，训练之后 IndRNN 会变得非常鲁棒，并且通过堆叠多层 IndRNN 还可以构建比现有 RNN 更深的网络。实验结果表明，与传统的 RNN 和 LSTM 相比…

前文：循环神经网络——初学RNN https://blog.csdn.net/weixin_38522681/article/details/109129490 循环神经网络——RNN的训练算法：BPTT 基本步骤 前向计算 误差项的计算 权重梯度的计算 RNN的梯度爆炸和消失问题 基本步骤 BPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的…

基本概念 ▌RNN RNN 的特点是利用序列的信息。之前我们介绍的神经网络假设所有的输入是相互独立的。但是对于许多任务来说这不是一个好的假设。如果你想预测一个句子的下一个词，知道之前的词是有帮助的。RNN 被成为递归的 (recurrent) 原因就是它会对一个序列的每一个元素执行同样的操作，并且之后的输出依赖于之前的计算。另外一种看待 RNN 的方法是可以…

1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端，从而引入各种变体RNN，主要讲述GRU与LSTM的工作原理。事先声明，本人采用ng在课堂上所使用的符号系统，与某些学术文献上的命名有所不同，不过核心思想都是相同的。 2. 普通RNN的弊端 在NLP中，句子内部以及句子之间可能存在很长的依赖关系（long-term dependecies），最前边的单词对句子后面的单…

课程链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV 文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入…

文章目录 RNN概述 前向传播公式 通过时间反向传播（BPTT） RNN确定序列长度方式 其他RNN结构 基于RNN的应用 1，序列数据的分析 2，序列数据的转换 3，序列数据的生成 RNN的不足 1，从隐藏变量h角度来看 2，从梯度传播角度来看 RNN概述 循环神经网络(RNN)是用于处理序列数据的神经网络，该序列在时刻 t（从1 到 τ）包含向量 x(t…

循环神经网络-RNN 目录 情感分类（正面，负面） 前向传播和反向传播 1、前向传播 2、反向传播 GRU & LSTM 一、GRU(Gated Recurrent Unit) 二、LSTM（Long  Short-Term Memory） 学习链接： 零基础入门深度学习(6) – 长短时记忆网络(LSTM) Word2Vec数学原理详解      …