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循环神经网络#xff08;Recurrent Neural Network, RNN#xff09;是深度学习领域一类具有内部自连接的神经网络能够学习复杂的矢量到矢量的映射。 最大特点#xff1a;前面的序列数据可以用作后面的结果预测中。 一个简单的循环神经网络结构#xff0c;其结构包…一. RNN
循环神经网络Recurrent Neural Network, RNN是深度学习领域一类具有内部自连接的神经网络能够学习复杂的矢量到矢量的映射。 最大特点前面的序列数据可以用作后面的结果预测中。 一个简单的循环神经网络结构其结构包含三部分分别为输入层、隐藏层和输出层。
这是一个神经元 输入x、a经过变换我们可以得到 y K1xK2ab如果在多一点呢 如此我们可以得到a1、y1ai、yi。那如何简便代表呢 现在你就学会了RNN结构。
普通的RNN有以下局限性 前面序列信息在传递到后部的同时信息权重下降导致重要信息丢失。 求解过程中梯度消失/爆炸
梯度消失
是指在深度神经网络中当进行反向传播算法计算梯度时梯度值随着网络层数的增加而迅速减小最终变得非常接近于零。
这意味着网络的权重更新非常小导致学习过程几乎停滞。影响1. 学习速度慢由于梯度非常小权重更新几乎停滞网络很难学习到有效的特征。2. 难以训练深层网络深层网络更容易受到梯度消失的影响因为每一层的梯度都会乘以前一层的梯度这会导致最终的梯度非常小。梯度爆炸
是指在深度神经网络中梯度在反向传播过程中随着网络层数的增加而迅速增大最终导致数值溢出或非常大的梯度值
使得权重更新过大网络权重变得不稳定。影响1. 权重更新过大梯度值过大导致权重更新过大这可能会使网络权重迅速偏离最优值导致学习过程不稳定。2. 数值稳定性问题梯度值过大可能导致数值溢出即计算机无法表示的数值这会直接导致训练过程失败。我们引入了新的LSTM网络
二. LSTM
三. Bi-LSTM
