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深度学习第2天：RNN循环神经网络
介绍 RNN也叫循环神经网络，普通的神经网络层的输入都是上一层的输出，而循环神经网络会在RNN层循环指定次数，这样的特点使得RNN在处理序列数据上表现得很好，因为它可以更好地记住前后文的关系 记忆功能对比展现 ），一个输出维度为1的输出层（输入维度为上一层神经元的个数，即500） 循环神经网络 定义一个循环神经网络 # 创建RNN模型 model = Sequential() model.add(SimpleRNN 预测下一个数字: {predicted_value}") 我们训练后使用5， 2进行预测，查看原始数据，我们知道下一个数字应该是4，让我们看看两个模型运行的结果吧 前馈神经网络 循环神经网络 可以看到循环神经网络的效果更优 这两个问题在神经网络中都会出现，只是由于RNN的结构，梯度消失与梯度爆炸问题会更加显著 其他的循环神经网络 LSTM，LSTM引入了三个门（门是一种控制信息流动的机制）来控制信息的输入、输出和遗忘。 这两种循环神经网络能有效地应对梯度消失和梯度爆炸的问题，这里先做了解，之后会具体介绍 结语 循环神经网络是深度学习中一种重要的结构，一般用来处理文本，语音的序列数据 我们通过一个比较直观地感受到了RNN
39010编辑于 2024-01-18 - 来自专栏深度学习
循环神经网络
循环神经网络的神经网络体系结构，它针对的不是自然语言数据，而是处理连续的时间数据，如股票市场价格。在本文结束之时，你将能够对时间序列数据中的模式进行建模，以对未来的值进行预测。 为了向神经网络提供上下文信息，我们可以使用称为循环神经网络的体系结构。 2.循环神经网络（RNN）简介 为了理解循环神经网络（RNN），我们首先来看一下图1所示的简单架构。 如图2所示，神经网络的前半部分的特征在于函数Z（t）= X（t）* W in，神经网络的后半部分形式为Y（t）= Z（t）* W out。 同样，如果你愿意，整个神经网络可以是函数Y（t）=（X（t）* Win）* W out。 ? 图2 神经网络的隐藏层可以被认为是数据的隐藏，由其输入权重编码并输出权重解码。 循环神经网络（RNN）与传统神经网络不同，因为它引入了转移权重W来跨越时间传递信息。图4显示了必须在RNN中学习的三个加权矩阵。 ? 图4 循环神经网络架构可以利用网络的先前状态来实现其优点。
1.2K80发布于 2018-04-27 - 来自专栏Lansonli技术博客
循环神经网络
学习目标 目标 了解序列模型相关概念 掌握循环神经网络原理 应用 应用RNN原理手写一个RNN的前向和反向传播过程 4.1.1 序列模型 4.1.1.1 定义 通常在自然语言、音频、视频以及其它序列数据的模型 _ 序列数据的输入输出长度不固定 4.1.2 循环神经网络 循环(递归)神经网络（RNN）是神经网络的一种。RNN将状态在自身网络中循环传递，可以接受时间序列结构输入。 多对一：序列输入到输出，如情感分析，分类正面负面情绪 多对多：序列输入到序列的输出，如机器翻译,称之为编解码网络 同步多对多：同步序列输入到同步输出，如文本生成，视频每一帧的分类，也称之为序列生成 这是循环神经网络的一些结构以及场景 V{s_t}+b_{y})ot=g2(Vst+by) g1,g2g1,g2:表示激活函数，g1:tanh/relu, g2:sigmoid、softmax其中如果将公式展开： 循环神经网络的输出值 4.1.6 总结 掌握循环神经网络模型的种类及场景 掌握循环神经网络原理 输入词的表示 交叉熵损失 前向传播与反向传播过程
71220发布于 2021-10-09 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】循环神经网络04：循环神经网络
于是基于循环计算的隐状态神经网络被命名为循环神经网络（recurrent neural network）。在循环神经网络中执行式(5)计算的层称为循环层（recurrent layer）。 有许多不同的方法可以构建循环神经网络，由式(5)定义的隐状态的循环神经网络是非常常见的一种。 图2演示了如何通过基于字符级语言建模的循环神经网络，使用当前的和先前的字符预测下一个字符。 图2 基于循环神经网络的字符级语言模型：输入序列和标签序列分别为“machin”和“achine” 在训练过程中，我们对每个时间步的输出层的输出进行softmax操作，然后利用交叉熵损失计算模型输出和标签之间的误差 在接下来的小节中，我们将基于循环神经网络实现字符级语言模型，并使用困惑度来评估这样的模型。 小结 对隐状态使用循环计算的神经网络称为循环神经网络（RNN）。
36510编辑于 2025-04-20 循环神经网络RNN
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种专门设计用于处理序列数据的人工神经网络，它在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测、音乐生成等多个领域有着广泛的应用 与传统的前馈神经网络不同，RNN具有处理序列数据的能力，能够记住过去的信息，并利用这些信息影响当前的输出。 RNN的结构循环层：在RNN中，循环层包含一系列的神经元，每个神经元都有一个隐藏状态。在每个时间步，神经元接收当前的输入和前一时间步的隐藏状态，然后更新自己的隐藏状态，并产生一个输出。 循环权重：除了输入权重外，RNN还有循环权重，它决定了前一时刻的隐藏状态如何影响当前时刻的隐藏状态。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在处理序列数据时非常有效，如文本、语音和音乐等。
69910编辑于 2024-08-09- 来自专栏月梦·剑心的技术专栏
循环神经网络初探
前言 循环神经网络初探 不同于一张张独立的图像数据的处理，很多序列数据需要考虑到上下文信息，因此引入了循环神经网络(RNN)来进行序列数据的建模。 春恋慕 1.循环神经网络结构 1.1循环核 通过不同时刻的参数共享，实现对时间序列的信息提取。 上图所示为一个循环核，循环核中部拥有多个记忆体，可以指定记忆体的个数，改变记忆容量。 1.2循环核按时间步展开 循环神经网络借助循环核提取时间特征后，送入全连接网络。yt层就是一个全连接网络，借助全连接网络完成序列数据的预测。 1.3循环计算层 每个循环核构成一层循环计算层，循环计算层的层数向着输出方向增长。 其中每个循环核的记忆体的个数是根据需求任意指定的。 2.循环网络的计算过程 2.1单个字母预测 本章以字母序列预测为例，深入详细探讨循环神经网络的计算过程。字母预测任务：遇到a预测出b，遇到b预测出c，遇到c预测出d，遇到d预测出e，遇到e预测出a。
45830编辑于 2022-09-14 - 来自专栏第一专栏
循环神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】
6、循环神经网络 6.4、循环神经网络（RNN） 6.4.1、理论部分 原理图 更新隐藏状态 H_t = Φ(W_{hh}h_{t-1}+W_{hx}X_t+b_h) H_t: 当前隐层， X_t : 输入 W_{hh}: 上层隐层分配到的权重 W_{hx}: 输入分配到的权重 b：偏移 循环指的是什么？ 隐状态使用的定义与前一个时间步中使用的定义相同， 因此 上式计算是循环的（recurrent）。 于是基于循环计算的隐状态神经网络被命名为 循环神经网络（recurrent neural network）。 在循环神经网络中执行如上计算的层 称为循环层（recurrent layer）。 batch_size, num_hiddens)) state.shape torch.Size([1, 32, 256]) #@save class RNNModel(nn.Module): """循环神经网络模型
61520编辑于 2023-09-19 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
循环神经网络(RNN)
循环神经网络通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意市场的序列。循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。循环神经网络已经管饭的应用于语音识别，语音模型以及自然语言生成等任务上。 加深给定一个输入序列x(1:m) = (x1,x2,...,xm)，循环神经网络通过下面的公式更行带反馈的隐层的激活值h(t)： ? 从数学上讲，上面公式可以看成一个动态系统。 理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ? 简单循环神经网络 我们先来看一个非常简单的循环神经网络，叫简单循环网络（Simple Recurrent Net-work，SRN）[Elman, 1990]。 ，图2为按时间展开的循环神经网络。 ? 图2 按时间展开的循环神经网络 梯度训练 ?
1.5K60发布于 2018-04-08 - 来自专栏第一专栏
循环神经网络——下篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】
6、循环神经网络 6.7、深度循环神经网络 6.7.1、理论部分 设计多个隐藏层，目的是为了获取更多的非线性性。 深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪） 来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。 6.8、双向循环神经网络 6.8.1、理论部分 适合抽取特征，填空，如：填充缺失的单词、词元注释。 X_tW_{xh}^{(b)}+H_{t+1}^←w_{hh}^{(b)}+b_h^{(b)}) 隐状态 两者连接后，得到 H_t 输出 O_t= H_tW_{hq} +b_q 6.8.2、代码实现 双向循环神经网络的错误应用 神经网络机器翻译方法，强调的是端到端的学习。机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成的。 （待补充。。。）
63830编辑于 2023-09-19 - 来自专栏第一专栏
循环神经网络——上篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】
6、循环神经网络 6.1、序列模型 6.1.1、序列模型 序列模型主要用于处理具有时序结构的数据， **时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。 p(x)=p(x_1)·p(x_2|x_1)·p(x_3|x_2,x_1)·...·p(x_T|x_1,x_2,... ,x_{T-1}) 反序推测 p(x)=p(x_T)·p(x_{T-1}|x_{T})·p(x_{T-2}|x_{T-1},x_{T})·...·p(x_1|x_2,x_2,... ,x_2,x_1 是不必要的，满足 τ 长度的序列 x_{t-τ},x_{t-τ-1}...,x_{t-1} 足够。 2）潜变量模型 引入潜变量 h_t 表示过去的信息。 6.2.2、代码实现 import collections import re from d2l import torch as d2l 步骤一：读取数据集 这里为了简化，忽略了标点符号和字母大写。
65830编辑于 2023-09-19 - 来自专栏决胜机器学习
循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve
循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要学习几种现有的流行的词嵌入算法，包括words2vec、负采样、golve，另外学习了情绪分析方法 2、Word2Vec 模型 假设词汇表1万个单词，现在需要训练出上下文（c）至目标词语（t）之间的关系。即从o（one-hot向量）->E（嵌入矩阵）->e（嵌入向量）->softmax->y。 即目标在于找到词嵌入的简化模型和神经网络。这就是是 Word2Vec 的 skip-grams 模型。 word2vec是指将词语word变成向量 vector的过程，这一过程通常通过浅层的神经网络完成例如 CBOW 或者skip-grams来实现，同样可以视为构建词嵌表 E 的过程。 ? 2、公式 公式如下图，目的是估计y=1的概率，即两个词语匹配的概率。
1.9K51发布于 2018-06-07 - 来自专栏决胜机器学习
循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法
循环神经网络（一） ——循环神经网络模型与反向传播算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这一章开始讲循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），是与卷积神经网络不同的神经网络结构 这里假设某一个输入样本是一句话，分为若干个单词，则第一个单词标记为x<1>，第二个标记为x<2>，以此类推。输出的为y<1>，y<2>等。该样本单词总数为Tx，输出总数为Ty。 ? 2、对于输入的内容而言，单个样本，输入的一串内容，大部分情况下是有前后关联的，如一句话的前后单词之间的关联。这种关联，换到另一个输入样本，即另一句话的时候，未必在同一个位置。 这个特点是至关重要的，直接导致无法使用传统的神经网络，因为对于每个样本的训练都不一样。 ? 2、单向RNN的前向传播 由于是单向RNN，因此只有后层对前面一层的感知。这里第一层之前，加了一个a<0>，是一个初始化的参数，可以是0向量。
1.1K50发布于 2018-03-29 - 来自专栏从流域到海域
循环神经网络模型
一个标准的循环神经网络如图所示，在网络的每一个时间步ttt，它接受前一层的激活函数值a<t−1>a^{<t-1>}a<t−1>和输入x<t>x^{<t>} }=g_1(W_{aa}a^{<t-1>}+W_{ax}x^{<t>}+b_a)a<t>=g1(Waaa<t−1>+Waxx<t>+ba) y^<t>=g2( Wyaa<t>+by)\hat{y}^{<t>}=g_2(W_{ya}a^{<t>}+b_y)y^<t>=g2(Wyaa<t>+by) g1g_1g1可以使用 tanhtanhtanh、ReLuReLuReLu，g2g_2g2可以使用sigmoidsigmoidsigmoid。 循环神经网络的反向传播同其他网络一致，按反方向计算导数，编程时框架会自动帮我们处理反向传播，但了解其基本原理也是有助益的。 ?
67430发布于 2019-05-26 - 来自专栏机器学习入门与实战
循环神经网络（RNN）
1.3 RNN的网络结构 1.4 双向RNN 1.5 BPTT算法 2. 其它类型的RNN 3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 5. 实例代码 1. 什么是RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络 循环2字来源于其每个元素都执行相同的任务。 它并⾮刚性地记忆所有固定⻓度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。 1.3 RNN的网络结构 首先先上图，然后再解释： ? ? **双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。 ? ? 2. 其它类型的RNN **One to one：**这个可能没有那么重要，这就是一个小型的标准的神经网络，输入?然后得到输出?。
1.4K20发布于 2019-11-20 - 来自专栏智能大数据分析
【机器学习-神经网络】循环神经网络
在前面两篇文章中，我们分别介绍了神经网络的基础概念和最简单的MLP，以及适用于图像处理的CNN。从中我们可以意识到，不同结构的神经网络具有不同的特点，在不同任务上具有自己的优势。 这就是本文要介绍的循环神经网络（recurrent neural networks，RNN）。 一、循环神经网络的基本原理 我们先从最简单的模型开始考虑。 因此，这样重复的网络结构可以用图2中的循环来表示，称为循环神经网络。 图2 RNN的循环表示 RNN的输入与输出并不一定要像上面展示的一样，在每一时刻都有一个输入样本和一个预测输出。 二、门控循环单元 本节，我们就来介绍一种较为简单的设计——门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）。 之后，不像普通的任务那样把所有测试数据都给模型，而是让GRU将自己预测的 \hat{\boldsymbol x}_{t+1} 作为输入，再预测 t+2 时刻的值，循环往复。
76200编辑于 2025-01-22 - 来自专栏数据探索君
循环神经网络（RNN）是如何循环的？
循环神经网络（RNN：Recurrent Neural Network）是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。 何为循环？ 顾名思义，一个时序当前的状态又被输入到网络中，和下一时刻的输入一起被训练，形成了回路，称之为循环。 image.png RNN按时间的维度展开为前馈神经网络长这样： image.png 每个时刻有两个输入一个输出：输入上一时刻的状态参数和当前时刻的输入参数，输出当前时刻的训练结果。 为什么用循环神经网络处理时序问题？ 时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息，当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的，充分利用好之前时刻数据的隐藏信息，能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。 典型的循环神经网络：LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短，指之前时刻的有用数据长度可以不一致，比如上面的例子，”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字
2.4K00发布于 2019-08-26 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】现代循环神经网络04：双向循环神经网络
二、双向模型 如果我们希望在循环神经网络中拥有一种机制，使之能够提供与隐马尔可夫模型类似的前瞻能力，我们就需要修改循环神经网络的设计。 图2 双向循环神经网络架构 事实上，这与隐马尔可夫模型中的动态规划的前向和后向递归没有太大区别。其主要区别是，在隐马尔可夫模型中的方程具有特定的统计意义。 三、双向循环神经网络的错误应用 由于双向循环神经网络使用了过去的和未来的数据，所以我们不能盲目地将这一语言模型应用于任何预测任务。 关于如何更有效地使用双向循环神经网络的讨论，请参阅情感分析：使用循环神经网络中的情感分类应用。 小结 在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。 双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。 双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。 由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。
29410编辑于 2025-05-04 - 来自专栏智能大数据分析
【现代深度学习技术】现代循环神经网络03：深度循环神经网络
而在循环神经网络中，我们首先需要确定如何添加更多的层，以及在哪里添加额外的非线性，因此这个问题有点棘手。 后续的讨论主要集中在经典的循环神经网络模型上，但是这些讨论也适应于其他序列模型。 另外，用门控循环单元或长短期记忆网络的隐状态来代替式(1)中的隐状态进行计算，可以很容易地得到深度门控循环神经网络或深度长短期记忆神经网络。 num_epochs, lr = 500, 2 d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr*1.0, num_epochs, device) 小结 在深度循环神经网络中 有许多不同风格的深度循环神经网络，如长短期记忆网络、门控循环单元、或经典循环神经网络。这些模型在深度学习框架的高级API中都有涵盖。
33610编辑于 2025-05-03 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
循环神经网络(RNN)简介
循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前历史信息的关系。 从网络结构上，循环神经网络会记忆之前时刻的信息，并利用之前时刻的信息影响后面节点的输出。 也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包含上一时刻隐藏层的输出。 循环神经网络结构简图： ? 按时间展开后为： ? 由于各个权重和激活函数在不同的时刻是相同的，因此循环神经网络可以被看做是同一神经网络结构被无限复制的结果。 正如卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。 需要指出的是，理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列，然而在实际训练过程中，如果序列过长，一方面会导致优化是出现梯度消失或梯度爆炸问题，另一方面，展开后的前馈神经网络会占用过大的内存，所以在实际中一般都会规定一个最大长度
1.1K10发布于 2020-01-17 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter06： 循环神经网络（RNN）（2）
6.4 CNN和RNN的区别 类别 特点描述 相同点 1、传统神经网络的扩展 2、前向计算产生结果，反向计算模型更新 3、每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接 不同点 1、CNN 空间扩展，神经元与特征卷积；RNN时间扩展，神经元与多个时间输出计算 2、RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，CNN用于静态输出 6.5 RNNs与FNNs有什么区别 1. 不同于传统的前馈神经网络（FNNs），RNNs引入了定向循环，能够处理输入之间前后关联问题。 2. RNNs可以记忆之前步骤的训练信息。 定向循环结构如下图所示： 6.6 RNNs训练和传统ANN训练异同点 相同点： RNNs与传统ANN都使用BP（Back Propagation）误差反向传播算法。 不同点： RNNs网络参数W，U，V是共享的（具体在本章6.2节中已介绍），而传统神经网络各层参数间没有直接联系。
55110编辑于 2024-04-09
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