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郑州网站建,选择赣州网站建设,wordpress响应式网站,广告公司简介怎么写引入FNN的特点#xff1a;假定数据是相互独立的#xff0c;当数据存在前后依赖关系时#xff08;即序列数据#xff09;模型的效果不好。在处理时间序列敏感的问题和任务时效果不好。举一个小例子#xff1a;我喜欢吃苹果#xff01; 苹果真是一家很棒的公司#xff01;…引入FNN的特点假定数据是相互独立的当数据存在前后依赖关系时即序列数据模型的效果不好。在处理时间序列敏感的问题和任务时效果不好。举一个小例子我喜欢吃苹果 苹果真是一家很棒的公司问题问题哪个“苹果”指的是水果哪个指的是公司在深度学习领域FNN具有出色的表现取得了许多成功。但是它每次处理数据都是独立的无法处理前后具有关系的数据。这个问题在处理一些自然文本上比较致命。举一个关于苹果 的例子 在这两个句子中“苹果”都需要依靠前后文才能知道具体指代的意思。这就需要我们结合上下文去训练模型。循环神经网络RNN循环神经网络RNN是一种专门用于处理序列数据的人工神经网络其通过在网络结构中引入循环连接使当前时刻的隐藏状态不仅依赖于当前输入还依赖于前一时刻的隐藏状态从而能够建模序列中的时序依赖关系。RNN的核心思想是网络的隐藏状态hidden state可以在时间上传递这样网络就能够记住之前的信息。 简单来说前馈神经网络的隐藏层状态仅由输入决定。循环神经网络的隐藏层状态由此刻的输出和上一刻的隐藏层状态同时决定。RNN流程问题提出传统单层网络的局限性单层网络的基本流程输入 x → 线性变换 Wxb → 激活函数 f → 输出 y。短板这种结构只能处理独立的单个输入无法处理多序列形数据比如文本、时间序列等存在前后关联的数据。核心改进引入隐状态 h 捕捉序列关联为解决序列问题RNN 新增了隐状态hidden stateh这是 RNN 的核心。隐状态的计算逻辑当前时刻的隐状态 ht​ 由 上一时刻的隐状态 ht−1​ 和 当前时刻的输入 xt​ 共同决定对应内容里的 h1​ 由 h0​ 和 x1​ 计算而来计算公式可参考对应的 PPT 左下角。计算流程时序迭代计算 输出生成隐状态迭代计算从序列的第一个输入开始依次计算每个时刻的隐状态。关键特点所有时刻使用的参数 、、 完全相同这是 RNN 的 “参数共享” 特性也是它能处理任意长度序列的关键。序列长度示例中仅展示了序列长度为 4 的情况实际计算过程可以无限持续适配任意长度的序列数据。输出生成每个时刻的输出 yt​ 直接通过当前时刻的隐状态 ht​ 计算得到对应内容里的最上面式子。关键特点生成所有输出时使用的参数 、 也完全相同和隐状态的参数共享逻辑一致。经典 RNN 的局限性这段内容也点明了一个关键约束输入序列和输出序列必须等长这也是后续 LSTM、GRU 以及 Seq2Seq 模型需要解决的问题之一。把刚刚的图简化一下就是常见的RNN的网络样子啦RNN存在的问题RNN 会受到短时记忆的影响。如果输入过长就会产生“遗忘”LSTM长短期记忆网络Long Short-Term Memory, LSTM是一种特殊的RNN结构旨在解决传统RNN在长序列建模中容易出现的梯度消失与梯度爆炸问题。具体而言LTSM引入了额外的记忆memory参数来更好地保存长距离的序列依赖关系。 同时引入遗忘门、输入门、和输出门能够有选择性地控制信息的流动。RNN VS LSTM普通RNN重复单一的神经网络层LSTMLSTM 包含4个层并以一种特殊的方式进行交互记忆状态C是贯穿整个网络的核心信息通道它像一条“传送带”用来储存长期依赖的信息。遗忘门遗忘门负责“丢弃”信息读取上一个输出h_t−1和当前输入x_t做一个Sigmoid 的非线性映射然后输出一个向量f_t最后与细胞状态C_t−1相乘。输入门确定什么样的新信息被存放在细胞状态中输入门的根据上一时刻输入状态ht-1和这一时刻输入xt 生成一个由0-1之间的数组成的向量判断候选输入信息中哪些要存入长期状态ct。记忆状态ct-1更新为ct。输出门决定当前时刻隐藏状态输出多少信息。输出门的根据上一时刻输入状态ht-1和这一时刻输入xt 生成一个由0-1之间的数组成的向量判断长期状态ct中哪些信息要用于输出。LSTM的变体Peephole LSTM在计算门控时直接“窥视”记忆单元C_t门的开闭不仅依赖h_t−1和x_t还依赖于C_t−1优势对需要精确计时或长期依赖的任务如时间序列预测更有效。LSTM的变体GRU将 LSTM 的输入门和遗忘门合并为更新门update gate隐藏状态和记忆状态合并为一个统一状态结构比 LSTM 简单参数更少优势训练速度快在很多自然语言处理任务上效果接近或略优于 LSTM