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无法训练出具有顺序的数据。模型搭建时没有考虑数据上下之间的关系。
RNN神经网络
RNN#xff08;Recurrent Neural Network#xff0c;循环神经网络#xff09;是一种专门用于处理序列数据的神经网络。在处理序列输入时具有记忆性…传统神经网络存在的问题
无法训练出具有顺序的数据。模型搭建时没有考虑数据上下之间的关系。
RNN神经网络
RNNRecurrent Neural Network循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络。在处理序列输入时具有记忆性可以保留之前输入的信息并继续作为后续输入的一部分进行计算。 RNN的工作原理
隐藏状态更新 输出计算 RNN特点引入了隐状态hhidden state的概念隐状态h可以对序列形的数据提取特征接着再转换为输出。 将初始隐藏状态 h0 与参数矩阵 W 相乘将第一个词向量 x1 与参数矩阵U 相乘两个结果相加并加上偏置 b。重复上述步骤将 h1 与 W 相乘将 x2 与 U相乘相加后加上偏置 b再通过激活函数 f得到 h2。 将隐藏状态 ht与一个参数矩阵 V 相乘然后加上一个偏置 c 在计算时每一步使用的参数U、W、b都是一样的也就是说每个步骤的参数都是共享的 RNN结构中输入是x1, x2, .....xn输出为y1, y2, ...yn也就是说输入和输出序列必须要是等长的 RNN的局限
记忆能力有限 梯度消失和梯度爆炸难以捕捉到长期依赖关系
原因是梯度会随着时间的推移不断下降减少而当梯度值变得非常小时就不会继续学习。
