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应用场景#xff1a;填满信息 把每个单词表示成一个向量的方法#xff1a;独热向量 还有其他方法#xff0c;比如#xff1a;Word hashing 单词哈希 输入#xff1a;单词输出#xff1a;该单词属于哪一类的概率分布 由于输入是文字序列#xff0c;这就产生了一个问…RNN
应用场景填满信息 把每个单词表示成一个向量的方法独热向量 还有其他方法比如Word hashing 单词哈希 输入单词输出该单词属于哪一类的概率分布 由于输入是文字序列这就产生了一个问题
是到达还是离开 隐藏层的输出会被存储在内存中内存能被视为另一个输入。 改变序列的顺序会改变输出。 RNN的网络结构 目前已提出的两个网络及区别 双向RNN 它与传统的循环神经网络RNN相比有一个重要的区别它在每个时间步上包含两个方向的循环连接一个从过去到未来正向另一个从未来到过去逆向。 在双向RNN中每个时间步的隐藏状态是由两部分组成一部分来自正向传播另一部分来自逆向传播。这使得双向RNN能够捕捉到序列中的上下文信息不仅考虑了过去的信息还考虑了未来的信息。这对于很多自然语言处理任务如情感分析、命名实体识别、语言建模等非常有用因为理解一个词语或标记通常需要考虑它周围的上下文。 在训练双向RNN时通常会使用标准的反向传播算法但是需要在正向和逆向传播中分别计算梯度然后将它们合并以更新网络参数。这使得双向RNN的训练稍微复杂一些但在实际应用中往往能够提供更好的性能。 RNN的经典变形LSTM
四个输入1个输出三个门 网络结构
三个门都是1打开0关闭
注意这与遗忘门的名字是反着的但就是这么奇怪~ 操作例子 原本的网络结构 参数是原本的四倍 结构简图
一个单元 多个单元 多层的LSTM Keras支持三个RNNLSTM GRU SimpleRNN
